In-vitro Modulation of mTOR-HIF-1α Axis by TLR7/8 Agonist (Resiquimod) in B-Chronic Lymphocytic Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Targeting toll-like receptors (TLRs), via TLR agonists, has been implicated in the regulation of immunometabolism. B-chronic lymphocytic leukemia (B-CLL) represents a suitable model for B-cell derived malignancies with shifted metabolic adaptations. Several signaling pathways have been found to be critical in metabolic reprogramming of CLL, including mechanistic target of rapamycin- hypoxia inducible factor-1α (mTOR- HIF-1α) pathway, the main metabolic regulator of glycolysis. Here, we investigated the effect of TLR7/8 agonist (Resiquimod) on the expression of mTOR and HIF-1α in patients with CLL. B cells were purified using Rosettesep Human B cell Enrichment Cocktail (Stem cell Technologies, Vancouver, BC, Canada#15,024) from peripheral venous blood of CLL patients (n = 20) and healthy individuals (n = 15). Isolated B cells were then cultured in both presence and absence of Resiquimod. Gene expression of mTOR and HIF-1α were assessed using qRT-PCR. Resiquimod significantly decreased mTOR and HIF-1α gene expression in both CLL ( p < 0.001and p < 0.001, respectively) and Normal B cells ( p = 0.004 and p = 0.001, respectively). Resiquimod may reprogram immunometabolism of malignant B-CLL cells via down-regulation of key glycolytic metabolic actors, mTOR and HIF-1α genes. Accordingly, Resiquimod may be an adjuvant as a therapeutic tool for CLL, which needs to be studied further.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».