TLR7/8 stress response drives histiocytosis in SLC29A3 disorders
Notice bibliographique
Résumé
Loss-of-function mutations in the lysosomal nucleoside transporter SLC29A3 cause lysosomal nucleoside storage and histiocytosis: phagocyte accumulation in multiple organs. However, little is known about the mechanism by which lysosomal nucleoside storage drives histiocytosis. Herein, histiocytosis in Slc29a3-/- mice was shown to depend on Toll-like receptor 7 (TLR7), which senses a combination of nucleosides and oligoribonucleotides (ORNs). TLR7 increased phagocyte numbers by driving the proliferation of Ly6Chi immature monocytes and their maturation into Ly6Clow phagocytes in Slc29a3-/- mice. Downstream of TLR7, FcRγ and DAP10 were required for monocyte proliferation. Histiocytosis is accompanied by inflammation in SLC29A3 disorders. However, TLR7 in nucleoside-laden splenic monocytes failed to activate inflammatory responses. Enhanced production of proinflammatory cytokines was observed only after stimulation with ssRNAs, which would increase lysosomal ORNs. Patient-derived monocytes harboring the G208R SLC29A3 mutation showed enhanced survival and proliferation in a TLR8-antagonist-sensitive manner. These results demonstrated that TLR7/8 responses to lysosomal nucleoside stress drive SLC29A3 disorders.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».