Modulatory Effects of IFN-γ and IL-22 on Inflammatory Signaling and Cellular Responses in Intestinal Epithelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inflammatory bowel disease (IBD) continues to affect millions worldwide, with an increasing prevalence that highlights the urgent need for deeper understanding of its underlying immune mechanisms. The cytokine interactions, especially those mediated by cells from the TH1 and TH17 lymphocyte subsets, are crucial in orchestrating the immune landscape of IBD. TH1 cells are well known for producing TNF-α and IFNγ, which have been extensively studied for their roles in conjunction with each other within the context of IBD. TH17 cells secrete IL-22 and IL-17, with existing studies primarily focusing on IL-22’s interaction with IL-17 rather than its interplay with other cytokines such as IFNγ. Our study focuses on the co-stimulatory effects of IL-22 and IFNγ using organoids derived from mouse small intestines to model epithelial interactions. We found that IFNγ interferes with the capacity of IL-22 to up-regulate antimicrobial peptides, which is essential in mucosal defense. Additionally, higher concentrations of IL-22 enhance IFNγ’s ability to stimulate TNF-α gene expression and CXCL10 protein production, indicating a dose-dependent relationship. This co-stimulation also led to an increased rate of cell death, influenced partly by TNF-α. These findings suggest that IL-22, typically seen as an anti-inflammatory agent, can assume a pro-inflammatory role when combined with IFNγ, complicating its effects on epithelial cells. This study highlights the need to consider specific cytokine interactions in developing more effective IBD treatments.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».