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Enregistrement W3200777612 · doi:10.4049/jimmunol.2001191

TLR-4 Agonist Induces IFN-γ Production Selectively in Proinflammatory Human M1 Macrophages through the PI3K-mTOR– and JNK-MAPK–Activated p70S6K Pathway

2021· article· en· W3200777612 sur OpenAlexafffund
Niranjala Gajanayaka, Simon Xin Min Dong, Hamza Ali, Salma Iqbal, Ananda Mookerjee, David Lawton, Ramon Edwin Caballero, Edana Cassol, D. William Cameron, Jonathan B. Angel, Angela M. Crawley, Ashok Kumar

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensCarleton UniversityOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioInstitute of Infection and ImmunityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésProinflammatory cytokinePI3K/AKT/mTOR pathwaymTORC1Cell biologyMacrophageMAPK/ERK pathwayCytokineInflammationChemistryKinaseBiologySignal transductionImmunologyIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations48
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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