Peroxynitrite/PKR Axis Modulates the NLRP3 Inflammasome of Cardiac Fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis/endotoxemia activates the NLRP3 inflammasome of macrophages leading to the maturation and release of IL-1β, an important mediator of the inflammatory response. Reactive oxygen species have been implicated in NLRP3 inflammasome activation. Further, our preliminary studies indicated that LPS challenge of cardiac fibroblasts could phosphorylate protein kinase R (PKR) on threonine 451 and increase message for pro-IL-1 β. Thus, the major aim of the present was to address the role of PKR and the oxidant, peroxynitrite, in the two-tiered function of the NLRP3 inflammasome (priming and activation). Materials and Methods: Isolated murine fibroblasts were primed with LPS (1 µg/ml) for 6 hrs and subsequently activated by an ATP (3 mM) challenge for 30 min to induce optimum functioning of the inflammasome. Increased levels of NLRP3 and pro-IL-1β protein (Western) were used as readouts for inflammasome priming, while activation of caspase 1 (p20) (Western) and secretion of IL-1β (ELISA) were indicative of inflammasome activation. Results: Inhibition of PKR (PKR inhibitor or siRNA) prior to priming with LPS prevented the LPS-induced increase in NLRP3 and pro-IL-1β expression. Further, inhibition of PKR after priming, but before activation did not affect NLRP3 or pro-IL-1β protein levels, but markedly reduced the activation of caspase 1 and secretion of mature IL-1β. In a similar fashion, a peroxynitrite decomposition catalyst (Fe-TPPS) prevented both the priming and activation of the NLRP3 inflammasome. Finally, pretreatment of the fibroblasts with Fe-TPPS prevented the LPS-induced PKR phosphorylation (T451). Conclusion, our results indicate that peroxynitrite-/PKR pathway modulates priming and activation of NLRP3 inflammasome in LPS/ATP challenged cardiac fibroblasts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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) | 0,002 | 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.
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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 ».