The Transcription Factors TFEB and TFE3 Link the FLCN-AMPK Signaling Axis to Innate Immune Response and Pathogen Resistance
Notice bibliographique
Résumé
TFEB and TFE3 are transcriptional regulators of the innate immune response, but the mechanisms regulating their activation upon pathogen infection are poorly elucidated. Using C. elegans and mammalian models, we report that the master metabolic modulator 5'-AMP-activated protein kinase (AMPK) and its negative regulator Folliculin (FLCN) act upstream of TFEB/TFE3 in the innate immune response, independently of the mTORC1 signaling pathway. In nematodes, loss of FLCN or overexpression of AMPK confers pathogen resistance via activation of TFEB/TFE3-dependent antimicrobial genes, whereas ablation of total AMPK activity abolishes this phenotype. Similarly, in mammalian cells, loss of FLCN or pharmacological activation of AMPK induces TFEB/TFE3-dependent pro-inflammatory cytokine expression. Importantly, a rapid reduction in cellular ATP levels in murine macrophages is observed upon lipopolysaccharide (LPS) treatment accompanied by an acute AMPK activation and TFEB nuclear localization. These results uncover an ancient, highly conserved, and pharmacologically actionable mechanism coupling energy status with innate immunity.
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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 | 0,000 |
| 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 ».