Type I interferon limits central nervous system autoimmunity by modulating the microRNA-21–FOXO1 axis in pathogenic T helper 17 cells
Notice bibliographique
Résumé
IFN-β, a type I interferon, has been used as a first-line therapy for patients with multiple sclerosis (MS) for more than 30 years; however, the cellular and molecular basis of its therapeutic efficacy remains unclear. Here, we first used experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), a mouse model for MS, to show that the therapeutic effects of IFN-β were associated with a down-regulation of microRNA-21 (miR-21) and pathogenic T H 17 (pT H 17) cells. In vitro experiments demonstrated that genetic knockout of miR-21 directly inhibited pathogenic T H 17 cell differentiation. Further mechanistic investigations revealed that miR-21 promoted pathogenic T H 17 differentiation by inhibiting the transcription factor Forkhead box protein O1 ( Foxo1 ). Accordingly, miR-21 loss abrogated pathogenic T H 17 differentiation and conferred resistance to EAE. Treatment of T cell monocultures with IFN-β showed that IFN-β did not directly limit miR-21 expression. Instead, IFN-β treatment inhibited the secretion of miR-21–inducing cytokines from myeloid cells, reduced miR-21 induction within cocultured T cells, and inhibited pathogenic T H 17 development. In patient samples, immunophenotypic and targeted transcriptomic analyses revealed that compared with IFN-β treatment responders, nonresponders expressed elevated miR-21–inducing cytokines within myeloid cells, alongside increased miR-21 and pathogenic T H 17 cytokines within CD4 + T cells. Direct miR-21 inhibition reduced pathogenic T H 17 differentiation in nonresponder CD4 + T cells. These results suggest that type I IFN signaling limits central nervous system autoimmunity by inhibiting miR-21–mediated pathogenic T H 17 development. miR-21 inhibition may be of potential therapeutic value specifically for the IFN-β nonresponder cohort.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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.
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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 ».