Nicotinic acetylcholine receptor signaling regulates cytokine production in Jurkat T cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nicotinic acetylcholine receptors (nAChRs) regulate immune cell functions, yet their expression patterns and roles in human T cells remain incompletely defined. The immunomodulatory effects of α7 nAChR signaling in human immune cells is complicated by the presence of the human-specific duplicated α7 (dupα7) subunit. Here, we investigated the expression and function of nAChRs in human Jurkat T cells, focusing on α7, dupα7, α9, and α10. Quantitative PCR revealed transcripts for all four subunits. Mitogenic stimulation with PMA, ionomycin, and ConA significantly downregulated α7, α9, and α10 expression while upregulating dupα7, suggesting dynamic remodeling of receptor composition during T cell activation. Functional assays showed that α7 antagonism with ArIB[V11L,V16D] strongly suppressed mitogen-induced IL-2 and TNF-α secretion, while nicotine pretreatment produced more modest reductions. Flow cytometry confirmed a decreased frequency of IL-2+ cells following treatment with nicotine or nAChR antagonists. These findings establish Jurkat cells as a tractable model for studying nAChR signaling in human T cells. Our results demonstrate that α7-containing nAChRs positively regulate cytokine production, while dupα7 expression increases during activation and may act as a negative regulator of α7 function. Together, these data highlight nAChRs as key modulators of T cell activity and identify α7 and dupα7 as potential therapeutic targets for regulating adaptive immunity.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».