TLR-4 Agonist Induces IFN-γ Production Selectively in Proinflammatory Human M1 Macrophages through the PI3K-mTOR– and JNK-MAPK–Activated p70S6K Pathway
Notice bibliographique
Résumé
IFN-γ, a proinflammatory cytokine produced primarily by T cells and NK cells, activates macrophages and engages mechanisms to control pathogens. Although there is evidence of IFN-γ production by murine macrophages, IFN-γ production by normal human macrophages and their subsets remains unknown. Herein, we show that human M1 macrophages generated by IFN-γ and IL-12- and IL-18-stimulated monocyte-derived macrophages (M0) produce significant levels of IFN-γ. Further stimulation of IL-12/IL-18-primed macrophages or M1 macrophages with agonists for TLR-2, TLR-3, or TLR-4 significantly enhanced IFN-γ production in contrast to the similarly stimulated M0, M2a, M2b, and M2c macrophages. Similarly, M1 macrophages generated from COVID-19-infected patients' macrophages produced IFN-γ that was enhanced following LPS stimulation. The inhibition of M1 differentiation by Jak inhibitors reversed LPS-induced IFN-γ production, suggesting that differentiation with IFN-γ plays a key role in IFN-γ induction. We subsequently investigated the signaling pathway(s) responsible for TLR-4-induced IFN-γ production in M1 macrophages. Our results show that TLR-4-induced IFN-γ production is regulated by the ribosomal protein S6 kinase (p70S6K) through the activation of PI3K, the mammalian target of rapamycin complex 1/2 (mTORC1/2), and the JNK MAPK pathways. These results suggest that M1-derived IFN-γ may play a key role in inflammation that may be augmented following bacterial/viral infections. Moreover, blocking the mTORC1/2, PI3K, and JNK MAPKs in macrophages may be of potential translational significance in preventing macrophage-mediated inflammatory diseases.
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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) | 0,001 | 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 ».