Epidermal ADAM17 provides barrier immunity and prevents myeloproliferative disease by regulating Notch-AP1 interaction (166.7)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epithelial cells are the major component of mucosal tissues such as the skin, gut and lungs. They are critical barriers against environmental stress factors which induce significant immunopathology. Keratinocytes in the skin may act as key decision-makers of immune cell function by directing local adaptive immune responses and hematopoietic development, however mechanisms driving epithelial:immune crosstalk are incompletely understood. The cell surface sheddase A Disintegrin and Metalloproteinase 17 (ADAM17) cleaves numerous proteins with key roles in development, stress response and inflammation. Here we show that loss of epidermal Adam17 leads to severe atopic dermatitis and myeloproliferative disease. ADAM17 deficiency in keratinocytes enhanced AP1 signaling, increasing the production of epithelial cytokines (e.g. TSLP, IL-33) to drive Th2-polarized lymphocyte activation. We also observed the release of myeloid growth factors (e.g. G-CSF), causal to myeloproliferative disease in these mice. Next, we identified that ADAM17 promotes ligand-independent Notch activation in keratinocytes, revealing a novel mechanism of Notch-AP1 interaction that abrogates stress signaling. Notably, ectopic Notch activation in the epidermis of ADAM17 deficient mice rescued local inflammation and myeloproliferation. Thus Notch activation by ADAM17 in keratinocytes antagonizes AP1-induced inflammation, thereby establishing a mechanism of epithelial:immune crosstalk.
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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 | 0,001 |
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 ».