Negative Cross-Talk between TLR2/4-Independent AMPKα1 and TLR2/4-Dependent JNK Regulates <i>S. pneumoniae</i>–Induced Mucosal Innate Immune Response
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Streptococcus pneumoniae is major cause of otitis media (OM) and life-threatening pneumonia. Overproduction of mucin, the major component of mucus, plays a critical role in the pathogenesis of both OM and pneumonia. However, the molecular mechanisms underlying the tight regulation of mucin upregulation in the mucosal epithelium by S. pneumoniae infection remain largely unknown. In this study, we show that S. pneumoniae pneumolysin (PLY) activates AMP-activated protein kinase α1 (AMPKα1), the master regulator of energy homeostasis, which is required for S. pneumoniae–induced mucin MUC5AC upregulation in vitro and in vivo. Moreover, we found that PLY activates AMPKα1 via cholesterol-dependent membrane binding of PLY and subsequent activation of the Ca2+– Ca2+/calmodulin-dependent kinase kinase β (CaMKKβ) and Cdc42–mixed-lineage protein kinase 3 (MLK3) signaling axis in a TLR2/4-independent manner. AMPKα1 positively regulates PLY-induced MUC5AC expression via negative cross-talk with TLR2/4-dependent activation of MAPK JNK, the negative regulator of MUC5AC expression. Moreover, pharmacological inhibition of AMPKα1 suppressed MUC5AC induction in the S. pneumoniae–induced OM mouse model, thereby demonstrating its therapeutic potential in suppressing mucus overproduction in OM. Taken together, our data unveil a novel mechanism by which negative cross-talk between TLR2/4-independent activation of AMPKα1 and TLR2/4-dependent activation of JNK tightly regulates the S. pneumoniae PLY-induced host mucosal innate immune response.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».