TLR-2 and MyD88-Dependent Activation of MAPK and STAT Proteins Regulates Proinflammatory Cytokine Response and Immunity to Experimental Trypanosoma congolense Infection
Notice bibliographique
Résumé
Although it is known that Trypanosoma congolense infection in mice is associated with increased production of proinflammatory cytokines by macrophages and monocytes, the intracellular signaling pathways leading to the production of these cytokines remain unknown. Here, we investigated the innate receptors and intracellular signaling pathways that are involved in T. congolense-induced proinflammatory cytokine production in macrophages. We show that the production of IL-6, IL-12, and TNF-a by macrophages in vitro and in vivo following interaction with T. congolense is dependent on phosphorylation of mitogen-activated protein kinase (MAPK) including ERK, p38, JNK, and signal transducer and activation of transcription (STAT) proteins. Specific inhibition of MAPKs and STATs signaling pathways significantly inhibited T. congolense-induced production of proinflammatory cytokines in macrophages. We further show that T. congolense-induced proinflammatory cytokine production in macrophages is mediated via Toll-like receptor 2 (TLR2) and involves the adaptor molecule, MyD88. Deficiency of MYD88 and TLR2 leads to impaired cytokine production by macrophages in vitro and acute death of T. congolense-infected relatively resistant mice. Collectively, our findings provide a mechanistic insight into T. congolense-induced activation of the innate immune system that leads to the production of proinflammatory cytokines and resistance to the infection. Understanding the innate immune receptors and signaling molecules involved in T. congolense infection may help identify novel targets for immunomodulation aimed at regulating the disease.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».