Intracellular expression of IFN-λ4 leads to ER stress, enhanced IRF1 signaling and decreased proliferation in hepatic cells that might protect HCV+ patients from liver cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several genetic variants in the human IFNL3/IFNL4 locus have been associated with reduced hepatic fibrosis despite poor clearance of HCV infection. We expanded this analysis to cirrhosis, a more advanced stage of fibrosis. In 2931 individuals with chronic HCV, the IFNL4 genotype that generates IFN-λ4 was associated with protection from cirrhosis (OR=0.65, p=0.012, adjusted for age and sex). The IFNL4 genotype affects the production of IFN-λ4 and, additionally, may affect expression levels of IFN-λ3, making it difficult to delineate the individual contribution of these IFNs. To address this, we established HepG2-based cell models engineered to inducibly express either IFN-λ3 or IFN-λ4. Using RNA-seq based expression profile generated in these hepatic cell lines, we explored the global transcriptome of liver tumors (n=373) from The Cancer Genome Atlas to identify transcription factor networks affected by these IFNs in the liver. Several networks, including IRF1, were upregulated by IFN-λ4 more strongly than by IFN-λ3. Intracellular expression of IFN-λ4 but not of IFN-λ3 also led to potent IRF1-dependent antiproliferative effects. Live cell imaging revealed that IFN-λ4 was poorly secreted, mainly accumulated in lysosomes, and caused apoptosis, suggesting increased ER-stress via the misfolded protein response. Knockdown of DNA damage-inducible transcript 3 (DDIT3), an ER-stress response effector, significantly attenuated the antiproliferative effects of IFN-λ4. This novel interplay of enhanced IRF1 signaling coupled with intracellular accumulation and induction of ER stress by IFN-λ4 may have complex consequences on liver homeostasis during chronic HCV infection but also mediate anti-cirrhotic phenotypes.
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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) | 0,002 | 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 ».