Malate initiates a proton-sensing pathway essential for pH regulation of inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Metabolites can double as a signaling modality that initiates physiological adaptations. Metabolism, a chemical language encoding biological information, has been recognized as a powerful principle directing inflammatory responses. Cytosolic pH is a regulator of inflammatory response in macrophages. Here, we found that L-malate exerts anti-inflammatory effect via BiP-IRF2BP2 signaling, which is a sensor of cytosolic pH in macrophages. First, L-malate, a TCA intermediate upregulated in pro-inflammatory macrophages, was identified as a potent anti-inflammatory metabolite through initial screening. Subsequent screening with DARTS and MS led to the isolation of L-malate-BiP binding. Further screening through protein‒protein interaction microarrays identified a L-malate-restrained coupling of BiP with IRF2BP2, a known anti-inflammatory protein. Interestingly, pH reduction, which promotes carboxyl protonation of L-malate, facilitates L-malate and carboxylate analogues such as succinate to bind BiP, and disrupt BiP-IRF2BP2 interaction in a carboxyl-dependent manner. Both L-malate and acidification inhibit BiP-IRF2BP2 interaction, and protect IRF2BP2 from BiP-driven degradation in macrophages. Furthermore, both in vitro and in vivo, BiP-IRF2BP2 signal is required for effects of both L-malate and pH on inflammatory responses. These findings reveal a previously unrecognized, proton/carboxylate dual sensing pathway wherein pH and L-malate regulate inflammatory responses, indicating the role of certain carboxylate metabolites as adaptors in the proton biosensing by interactions between macromolecules.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».