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Enregistrement W2923059895 · doi:10.1101/585497

A Novel Mechanism for NF-κB-Activation via IκB-Aggregation: Implications for Hepatic Mallory-denk-body Induced Inflammation

2019· preprint· en· W2923059895 sur OpenAlexafffund
Yi Liu, Michael J. Trnka, Shenheng Guan, Doyoung Kwon, Do‐Hyung Kim, Jianjun Chen, Peter A. Greer, Alma L. Burlingame, Maria Almira Correia

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEndoplasmic Reticulum Stress and Disease
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchDr. Miriam and Sheldon G. Adelson Medical Research Foundation
Mots-clésChemistryCell biologyInflammationImmunoprecipitationMechanism (biology)NF-κBNuclear poreProtein aggregationBiophysicsSignal transductionCytoplasmBiochemistryBiologyImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background & Aims Mallory-Denk-bodies (MDBs) are hepatic protein aggregates associated with inflammation both clinically and in MDB-inducing models. Similar protein aggregation in neurodegenerative diseases also triggers inflammation and NF-κB activation. However, the precise mechanism that links protein aggregation to NFκB-activation and inflammatory response remains unclear. Methods Herein, we find that treating primary hepatocytes with MDB-inducing agents (N-methylprotoporphyrin, protoporphyrin IX (PPIX), or ZnPPIX) elicited an IκBα-loss with consequent NF-κB activation. We characterized the underlying mechanism in detail using hepatocytes from various knockout mice and MEF cell lines and multiple approaches including immunoblotting, EMSA, RT-PCR, confocal immunofluorescence microscopy, affinity immunoprecipitation, and protein solubility assays. Additionally, we performed rigorous proteomic analyses to identify the proteins aggregating upon PPIX treatment and/or co-aggregating with IκBα. Results Four known mechanisms of IκBα-loss were probed and excluded. Immunofluorescence analyses of ZnPPIX-treated cells coupled with 8 M urea/CHAPS-extraction revealed that this IκBα-loss was due to its sequestration along with IκBβ into insoluble aggregates. Through proteomic analyses we identified 47 aggregation-prone proteins that co-aggregate with IκBα through direct interaction or proximity. Of these ZnPPIX-aggregation targets, the nucleoporins Nup153 and Nup358/RanBP2 were identified through RNA-interference, as likely mediators of IκBα-nuclear import. Conclusion We discovered a novel mechanism of inflammatory NF-κB activation through IκB-sequestration into insoluble aggregates along with interacting aggregation-prone proteins. This mechanism may account for the protein aggregate-induced inflammation observed in MDB-associated liver diseases, thereby identifying novel targets for therapeutic intervention. Because of inherent commonalities this MDB cell model is a bona fide protoporphyric model, making these findings equally relevant to the liver inflammation associated with clinical protoporphyria. Lay Summary Mallory-Denk-bodies (MDBs) are hepatic protein aggregates commonly featured in many liver diseases. MDB-presence is associated with the induction of inflammatory responses both clinically and in all MDB-inducing models. Similar protein aggregation in neurodegenerative diseases is also known to trigger inflammation and NFκB pathway activation via an as yet to be characterized non-canonical mechanism. Herein using a MDB-inducing cell model, we uncovered a novel mechanism for NFκB activation via cytosolic IκB-sequestration into insoluble aggregates. Furthermore, using a proteomic approach, we identified 47 aggregation-prone proteins that interact and co-aggregate with IκBα. This novel mechanism may account for the protein aggregate-induced inflammation observed in liver diseases, thereby identifying novel targets for therapeutic intervention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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