Pentamidine Alleviates Inflammation and Lipopolysaccharide-Induced Sepsis by Inhibiting TLR4 Activation via Targeting MD2
Notice bibliographique
Résumé
Toll-like receptor 4 (TLR4) is a pattern-recognition receptor (PRR) that can recognize lipopolysaccharides (LPS) and initiate the immune response, to protect the body from infection. However, excessive activation of TLR4 induced by LPS leads to substantial release of pro-inflammatory factors, which may bring a cytokine storm in the body and cause severe sepsis. Existing molecules specialized in sepsis therapy are either in clinical trials or show mediocre effects. In this study, pentamidine, an approved drug used in the treatment of trypanosomiasis, was identified as a TLR4 antagonist. Saturation transferred difference (STD)-NMR spectra indicated that pentamidine directly interacted with TLR4’s co-receptor myeloid differentiation protein 2 (MD2) in vitro. Cellular thermal shift assay (CETSA) showed that pentamidine binding decreased MD2 stability, which was supported by in silico simulations that pentamidine binding rendered most regions of MD2 more flexible. Pentamidine was found to inhibit the formation of the TLR4/MD2/MyD88 complex and the activation of the TLR4 signaling axes of NF-κB and MAPKs, therefore blocking LPS-induced TLR4 signaling downstream of the pro-inflammatory factors NO, TNF-α, and IL-1β. The bioisosteric replacement of the methylene group at the center 13′ site of pentamidine by the ether oxygen group significantly decreased its interactions with MD2 and abolished its TLR4 antagonist activity. Furthermore, pentamidine enhanced the survival rate of septic mice and exerted an anti-inflammatory effect on organs. All these data provide strong evidence that pentamidine may be an effective drug in alleviating inflammation and sepsis.
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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 | 0,001 |
| 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.
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 ».