Large-scale mutational analysis identifies UNC93B1 variants that drive TLR-mediated autoimmunity in mice and humans
Notice bibliographique
Résumé
Nucleic acid-sensing Toll-like receptors (TLR) 3, 7/8, and 9 are key innate immune sensors whose activities must be tightly regulated to prevent systemic autoimmune or autoinflammatory disease or virus-associated immunopathology. Here, we report a systematic scanning-alanine mutagenesis screen of all cytosolic and luminal residues of the TLR chaperone protein UNC93B1, which identified both negative and positive regulatory regions affecting TLR3, TLR7, and TLR9 responses. We subsequently identified two families harboring heterozygous coding mutations in UNC93B1, UNC93B1+/T93I and UNC93B1+/R336C, both in key negative regulatory regions identified in our screen. These patients presented with cutaneous tumid lupus and juvenile idiopathic arthritis plus neuroinflammatory disease, respectively. Disruption of UNC93B1-mediated regulation by these mutations led to enhanced TLR7/8 responses, and both variants resulted in systemic autoimmune or inflammatory disease when introduced into mice via genome editing. Altogether, our results implicate the UNC93B1-TLR7/8 axis in human monogenic autoimmune diseases and provide a functional resource to assess the impact of yet-to-be-reported UNC93B1 mutations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».