Antifungals influence the immune-related transcriptomic landscape of human monocytes after Aspergillus fumigatus infection
Notice bibliographique
Résumé
The heterogeneity of clinical responses to antifungals in aspergillosis is partially understood. We hypothesized that besides direct antifungal effects, these discrepancies may be related to different immunomodulatory profiles. Human THP-1 monocytes were coincubated in vitro with Aspergillus fumigatus and variable concentrations of voriconazole (0.5, 1 and 2 mg/l), caspofungin (1 and 2 mg/l), amphotericin B deoxycholate (0.25, 0.5 and 1 mg/l) and liposomal amphotericin B (1, 2 and 3 mg/l). After 6 h of coincubation, total cellular RNA was extracted, converted into cDNA, and transcription of 84 genes involved in antifungal immunity was measured through RT-qPCR. The presence of A. fumigatus was the main driver of the global immune-related transcriptomic response. After Aspergillus infection, thirty genes were upregulated, while 19 genes were downregulated. Discrepancies across antifungals were also evident; voriconazole-containing conditions showed similar reaction to natural infection, while the use of liposomal Amphotericin B significantly decreased the inflammatory response. Chemokines (notably CCL20 and CXCL2) and pro-inflammatory cytokines (IL1A, IL1B, IL23, G-CSF) exhibited the most pronounced differences across antifungals. Pattern recognition receptors and adaptor protein transcription were minimally affected. Protein-protein-interaction network analysis showed that IL23A played a dominant role in upregulated genes. Pathway enrichment analysis indicated that cytokine-cytokine receptor integration, TNF signaling pathways and Toll-like receptor pathways were highly involved. This exploratory study confirms the heterogeneous immunomodulatory role of antifungals. Overall, voriconazole appears to maintain an early pro-inflammatory response seen in natural infection. Assessment of immunomodulatory response with clinical response may provide a better rationale for differences observed across antifungals.
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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 ».