Microenvironmental interleukin-6 suppresses toll-like receptor signaling in human leukemia cells through miR-17/19A
Notice bibliographique
Résumé
The regulation of toll-like receptor (TLR) signaling in a tumor microenvironment is poorly understood despite its importance in cancer biology. To address this problem, TLR7-responses of chronic lymphocytic leukemia (CLL) cells were studied in the presence and absence of a human stromal cell-line derived from a leukemic spleen. CLL cells alone produced high levels of tumor necrosis factor (TNF)-α and proliferated in response to TLR7-agonists. A signal transducer and activator of transcription 3 -activating stromal factor, identified as interleukin (IL)-6, was found to upregulate microRNA (miR)-17 and miR-19a, target TLR7 and TNFA messenger RNA, and induce a state of tolerance to TLR7-agonists in CLL cells. Overexpression of the miR-17-92 cluster tolerized CLL cells directly and miR-17 and miR-19a antagomiRs restored TLR7-signaling. Inhibition of IL-6 signaling with antibodies or small-molecule Janus kinase inhibitors reversed tolerization and increased TLR7-stimulated CLL cell numbers in vitro and in NOD-SCIDγc (null) mice. These results suggest IL-6 can act as tumor suppressor in CLL by inhibiting TLR-signaling.
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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 | 0,000 |
| 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 ».