Distinctive signalling in NK cells during cytotoxicity to the yeast <i>Cryptococcus neoformans</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Cryptococcus is a fungal pathogen that subverts the adaptive immune response. Fortunately, NK cells are capable of directly recognizing, triggering cytotoxicity and killing Cryptococcus. Although, NK cytotoxicity against tumor and virally infected targets are well studied, less is known about anti-fungal signaling. In this study, we investigated a novel NK cytotoxicity pathway involving Rac, Src family kinases (SFK), and integrins. Methods The involvement of Rac, SFK, integrin-linked kinase (ILK), and integrins were explored using small molecule inhibitors, siRNA knockdown, activated Rac pull down assays, and immunoblots. Results Our studies found that Cryptococcus activated both SFK and Rac signaling pathways. Small molecule inhibitors of SFK and Rac blocked Erk and PI3K activity. siRNA knockdown of Rac also inhibited PI3K activity, suggesting that Rac was an upstream non-canonical activator of PI3K. Moreover, individually Rac and SFK were not sufficient for activation of PI3K. Inhibition of Rac also resulted in a 90% loss of anti-cryptococcal cytotoxicity. Additionally, inhibitors of ILK prevented Rac activation and caused an 80% reduction in cryptococcal killing. Lastly, siRNA knockdown of beta-1 integrins caused an inhibition of ILK activation and 50% reduction in cryptococcal killing. Conclusion We found beta-1 integrins to be a fungal receptor and Rac an activator of PI3K. These findings build a signaling model of anti-fungal killing that is different from the canonical tumor killing model that involves beta-2 integrins and Rac downstream of PI3K. Our model provides various potential therapeutic targets that could enhance fungal clearance mediated by the innate immune system.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».