Selective Induction of Cell Death in Human M1 Macrophages by Smac Mimetics Is Mediated by cIAP-2 and RIPK-1/3 through the Activation of mTORC
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory macrophages have been implicated in many diseases, including rheumatoid arthritis and inflammatory bowel disease. Therefore, targeting macrophage function and activation may represent a potential strategy to treat macrophage-associated diseases. We have previously shown that IFN-γ-induced differentiation of human M0 macrophages toward proinflammatory M1 state rendered them highly susceptible to the cytocidal effects of second mitochondria-derived activator of caspases mimetics (SMs), antagonist of the inhibitors of apoptosis proteins (IAPs), whereas M0 and anti-inflammatory M2c macrophages were resistant. In this study, we investigated the mechanism governing SM-induced cell death during differentiation into M1 macrophages and in polarized M1 macrophages. IFN-γ stimulation conferred on M0 macrophages the sensitivity to SM-induced cell death through the Jak/STAT, IFN regulatory factor-1, and mammalian target of rapamycin complex-1 (mTORC-1)/ribosomal protein S6 kinase pathways. Interestingly, mTORC-1 regulated SM-induced cell death independent of M1 differentiation. In contrast, SM-induced cell death in polarized M1 macrophages is regulated by the mTORC-2 pathway. Moreover, SM-induced cell death is regulated by cellular IAP (cIAP)-2, receptor-interacting protein kinase (RIPK)-1, and RIPK-3 degradation through mTORC activation during differentiation into M1 macrophages and in polarized M1 macrophages. In contrast to cancer cell lines, SM-induced cell death in M1 macrophages is independent of endogenously produced TNF-α, as well as the NF-κB pathway. Collectively, selective induction of cell death in human M1 macrophages by SMs may be mediated by cIAP-2, RIPK-1, and RIPK-3 degradation through mTORC activation. Moreover, blocking cIAP-1/2, mTORC, or IFN regulatory factor-1 may represent a promising therapeutic strategy to control M1-associated diseases.
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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 | 0,000 |
| 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.
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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 ».