Nitro-fatty acids are formed in response to virus infection and are potent inhibitors of STING palmitoylation and signaling
Notice bibliographique
Résumé
The adaptor molecule stimulator of IFN genes (STING) is central to production of type I IFNs in response to infection with DNA viruses and to presence of host DNA in the cytosol. Excessive release of type I IFNs through STING-dependent mechanisms has emerged as a central driver of several interferonopathies, including systemic lupus erythematosus (SLE), Aicardi-Goutières syndrome (AGS), and stimulator of IFN genes-associated vasculopathy with onset in infancy (SAVI). The involvement of STING in these diseases points to an unmet need for the development of agents that inhibit STING signaling. Here, we report that endogenously formed nitro-fatty acids can covalently modify STING by nitro-alkylation. These nitro-alkylations inhibit STING palmitoylation, STING signaling, and subsequently, the release of type I IFN in both human and murine cells. Furthermore, treatment with nitro-fatty acids was sufficient to inhibit production of type I IFN in fibroblasts derived from SAVI patients with a gain-of-function mutation in STING. In conclusion, we have identified nitro-fatty acids as endogenously formed inhibitors of STING signaling and propose for these lipids to be considered in the treatment of STING-dependent inflammatory diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».