MNK-driven eIF4E phosphorylation regulates the fibrogenic transformation of mesenchymal cells and chronic lung allograft dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Tissue fibrosis remains unamenable to meaningful therapeutic interventions and is the primary cause of chronic graft failure after organ transplantation. Eukaryotic translation initiation factor (eIF4E), a key translational regulator, serves as convergent target of multiple upstream profibrotic signaling pathways that contribute to mesenchymal cell (MC) activation. Here, we investigate the role of MAP kinase-interacting serine/threonine kinase-induced (MNK-induced) direct phosphorylation of eIF4E at serine 209 (Ser209) in maintaining fibrotic transformation of MCs and determine the contribution of the MNK/eIF4E pathway to the pathogenesis of chronic lung allograft dysfunction (CLAD). MCs from patients with CLAD demonstrated constitutively higher eIF4E phosphorylation at Ser209, and eIF4E phospho-Ser209 was found to be critical in regulating key fibrogenic protein autotaxin, leading to sustained β-catenin activation and profibrotic functions of CLAD MCs. MNK1 signaling was upregulated in CLAD MCs, and genetic or pharmacologic targeting of MNK1 activity inhibited eIF4E phospho-Ser209 and profibrotic functions of CLAD MCs in vitro. Treatment with an MNK1/2 inhibitor (eFT-508) abrogated allograft fibrosis in an orthotopic murine lung-transplant model. Together these studies identify what we believe is a previously unrecognized MNK/eIF4E/ATX/β-catenin signaling pathway of fibrotic transformation of MCs and present the first evidence, to our knowledge, for the utility of MNK inhibitors in fibrosis.
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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 ».