IL-6 trans-signaling in cystic fibrosis bronchial cells potentiates TNF-α-driven ICAM-1 expression
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Pseudomonas aeruginosa is gram-negative bacillus that causes chronic airway infections, leading to severe pulmonary inflammation in cystic fibrosis. This bacterial infection is frequently associated with a massive recruitment of neutrophils and an abnormal increase in production of inflammatory cytokines. Among these cytokines, interleukin (IL)-6 has both anti- and pro-inflammatory properties able to signal through classic and trans-signaling pathways, respectively. Furthermore, IL-6 is known to be upregulated in CFTR-deficient bronchial cell lines in the presence of Pseudomonas aeruginosa-derived filtrates and in Pulmonary Exacerbations (PEx). In this study, we aimed to determine whether IL-6 trans-signaling could contribute to neutrophilic inflammation leading to lung tissue damage during PEx of people with CF (pwCF). Methods sIL-6Ra expression was measured by ELISA in plasma samples from pwCF at baseline and during exacerbations. IL-6 signalling was investigate in CF and non-CF cell lines using immunoblotting of STAT3 phosphorylation. ICAM-1 cell surface expression was determined using flow cytometry. Results We show that pwCF had higher sIL-6Rα levels in their plasma during PEx, suggestive of IL-6 trans-signaling. Furthermore, we show that a CF bronchial cell line is hyper-responsive to both classic and trans-signaling, with the higher levels of activation occurring during trans-signaling when compared to two non-CF cell lines. Discussion Our data unveiled that ICAM-1, which promotes neutrophil adhesion, is upregulated by the combination of TNF-α and IL-6 signaling in CF bronchial cells. Interestingly, soluble IL-6R (sIL-6Rα) protects IL-6 from degradation by bacterial proteases. Therefore, we suggest that strategies which target IL-6 trans-signaling may alleviate ICAM-1 mediated neutrophil adhesion and reduce subsequent lung damage in PEx.
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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) | 0,003 | 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.
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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 ».