TNF and IFNγ-induced cell death requires IRF1 and ELAVL1 to promote CASP8 expression
Notice bibliographique
Résumé
TNFα and IFNγ (TNF/IFNγ) synergistically induce caspase-8 activation and cancer cell death. However, the mechanism of IFNγ in promoting TNF-initiated caspase-8 activation in cancer cells is poorly understood. Here, we found that in addition to CASP8, CYLD is transcriptionally upregulated by IFNγ-induced transcription factor IRF1. IRF1-mediated CASP8 and CYLD upregulation additively mediates TNF/IFNγ-induced cancer cell death. Clinically, the expression levels of TNF, IFNγ, CYLD, and CASP8 in melanoma tumors are increased in patients responsive to immune checkpoint blockade (ICB) therapy after anti-PD-1 treatment. Accordingly, our genetic screen revealed that ELAVL1 (HuR) is required for TNF/IFNγ-induced caspase-8 activation. Mechanistically, ELAVL1 binds CASP8 mRNA and extends its stability to sustain caspase-8 expression both in IFNγ-stimulated and in basal conditions. Consequently, ELAVL1 determines death receptors-initiated caspase-8-dependent cell death triggered from stimuli including TNF and TRAIL by regulating basal/stimulated caspase-8 levels. As caspase-8 is a master regulator in cell death and inflammation, these results provide valuable clues for tumor immunotherapy and inflammatory diseases.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».