High-density lipoprotein attenuates lipopolysaccharide-induced IL-1β activation via scavenger receptor class B type 1
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis is the dysregulated immune response to an infection and is a leading cause of mortality. Low levels of high-density lipoprotein (HDL) cholesterol are associated with increased risk of death from sepsis, and increasing levels of HDL by inhibition of cholesteryl ester transfer protein (CETP) has been shown to decrease mortality in mouse models of sepsis. The objective of this study was to investigate the cellular mechanisms by which CETP inhibition and HDL lead to improved survival during sepsis. We found that HDL inhibits lipopolysaccharide (LPS)-induced activation of IL-1β in a mouse model of sepsis. The activation of IL-1β was dependent on the activity of scavenger receptor class B type 1 (SR-B1), and knockdown of SR-B1 significantly attenuated LPS-induced production of IL-1β in macrophages. Additionally, we found that LPS-induced SR-B1 internalization occurs through the endosome-lysosome pathway, which is also likely responsible for LPS degradation in the macrophages. Furthermore, we revealed that raising HDL by CETP inhibition markedly enhanced HDL-mediated anti-inflammatory effects in response to LPS stimulation, and these effects were not due to CETP itself but rather were HDL-dependent. Finally, we show that pharmacological inhibition of CETP significantly improved endotoxemia-induced mortality by inhibiting IL-1β production in the liver and circulation after LPS injection. Pathologically, CETP inhibition attenuated LPS-induced diffuse alveolar damage and hepatocyte necrosis, which may contribute to the improved mortality in mice treated with the CETP inhibitor anacetrapib. Taken together, our findings uncover a cellular mechanism by which HDL attenuates LPS-induced pro-inflammatory response via SR-B1-mediated LPS degradation.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».