Human host defence peptide LL-37 suppresses TNFα-mediated matrix metalloproteinases MMP9 and MMP13, in human bronchial epithelial cells
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: TNFα-inducible matrix metalloproteinases play a critical role in the process of airway remodeling in respiratory inflammatory disease including asthma. The cationic host defense peptide LL-37 is elevated in the lungs during airway inflammation. However, the impact of LL-37 on TNFα-driven processes is not well understood. Here, we examined the effect of LL-37 on TNFα-mediated responses in human bronchial epithelial cells (HBECs). METHODS: We used a slow off-rate modified aptamer-based proteomics approach to define the HBEC proteome altered in response to TNFα. Abundance of selected protein candidates and signaling intermediates was examined using immunoassays, ELISA and Western blots, and mRNA abundance was examined by qRT-PCR. RESULTS: Proteomics analysis revealed that 124 proteins were significantly altered, 12 proteins were enhanced by ≥2-fold compared to unstimulated cells, in response to TNFα. MMP9 was the topmost increased protein in response to TNFα, enhanced by ∼10-fold, and MMP13 was increased by ∼3-fold, compared to unstimulated cells. Furthermore, we demonstrated that LL-37 significantly suppressed TNFα-mediated MMP9 and MMP13 in HBEC. Mechanistic data revealed that TNFα-mediated MMP9 and MMP13 production is controlled by SRC kinase and that LL-37 enhances related upstream negative regulators, namely, phospho-AKT (T308) and TNFα-mediated TNFAIP3 or A20. CONCLUSIONS: The findings of this study suggest that LL-37 may play a role in intervening in the process of airway remodeling in chronic inflammatory respiratory disease such as asthma.
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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) | 0,001 | 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 ».