Proinflammatory cytokine production by adherent donor blood cells stimulated by soluble LPS and phagocyted bacteria

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Specific stimulation of receptors of the innate immune system by their purified ligands is commonly used in basic studies of inflammation and in the development of anti-inflammatory drugs. Based on location, receptors of the innate immunity can be classified into two groups: i) cell plasma membrane and on membranes of endosomes (Toll-like receptors (TLRs) and C-type lectin receptors), and recognizing the presence of pathogens in the extracellular space; ii) cytoplasmic sensors playing a special role in the recognition of intracellular pathogens (NOD-like receptors (NLRs), RIG-I-like receptors (RLRs), bacterial DNA sensor cGAS, and Aim2 (absent in melanoma 2). Many experimental models of inflammation use bacterial lipopolysaccharides (LPSs) or other purified microbial molecules to simulate the innate immune response to microbes. In the present study, the response of human blood leukocytes to stimulation with soluble, highly purified LPS from gram-negative bacteria was compared with that induced by formalin-fixed, corpuscular E. coli. The data obtained demonstrate that LPS and bacteria induce similar levels of TNF and IL-6 by plastic-adherent leukocytes, whereas neither LPS nor whole bacteria induce a measurable IFNγ production. The LPS- and bacteria-induced cytokine production, however, drastically differed in the sensitivity to a broad-spectrum TLR inhibitor, peptide 5R667. The LPS-stimulated human leukocyte cytokine production, as expected, was highly sensitive to inhibition by the peptide, whereas production stimulated by corpuscular bacteria was not. The TLR-blocking peptide did not affect the ability of blood leukocytes to phagocytose E. coli as shown by flow cytometry data obtained using FITC-stained fixed bacteria. Because peptide 5R667 blocks several TLRs, including TLR4, TLR5, and TLR9, the differential sensitivity of LPS- and bacteria-induced cytokine production to 5R667 suggests that the intracellular pathogen sensors, most likely NOD1 and/or NOD2, essentially contribute to the bacteria-induced cytokine induction. These results show that LPS and phagocyted bacteria induce cytokine production via different mechanisms and also suggest that the models with corpuscular bacteria for simulating bacterially induced inflammation complement the models that using soluble TLR ligands; therefore, both models should be applied to properly reflect anti-bacterial immune response.

About the authors

E. V. Lysakova

Sirius University of Science and Technology

Email: toschakov.vy@talantiuspeh.ru

PhD Student

Russian Federation, Sirius Federal Territory, Krasnodar Region

S. A. Rybtsov

Sirius University of Science and Technology

Email: toschakov.vy@talantiuspeh.ru

PhD (Biology), Head of the Resource Center for Cell Technologies and Immunology

Russian Federation, Sirius Federal Territory, Krasnodar Region

Vladimir Yu. Toshchakov

Sirius University of Science and Technology

Author for correspondence.
Email: toschakov.vy@talantiuspeh.ru

PhD (Medicine), Leading Researcher, Division of Immunobiology and Biomedicine

Russian Federation, Sirius Federal Territory, Krasnodar Region

References

  1. Elinav E., Strowig T., Henao-Mejia J., Flavell R.A. Regulation of the antimicrobial response by NLR proteins. Immunity, 2011, vol. 34, pp. 665–679. doi: 10.1016/j.immuni.2011.05.007
  2. Fu Y.L., Harrison R.E. Microbial phagocytic receptors and their potential involvement in cytokine induction in macrophages. Front. Immunol., 2021, vol. 12: 662063. doi: 10.3389/fimmu.2021.662063
  3. Janeway C.A., Medzhitov R. Innate immune recognition. Annu. Rev. Immunol., 2002, vol. 20, pp. 197–216. doi: 10.1146/annurev.immunol.20.083001.084359
  4. Javmen A., Zou J., Nallar S.C., Szmacinski H., Lakowicz J.R., Gewirtz A.T., Toshchakov V.Y. TLR5-derived, TIR-interacting decoy peptides to inhibit TLR signaling. J. Immunol., 2023, vol. 210, pp. 1419–1427. doi: 10.4049/jimmunol.2200394
  5. Kawai T., Akira S. Toll-like receptors and their crosstalk with other innate receptors in infection and immunity. Immunity, 2011, vol. 34, pp. 637–650. doi: 10.1016/j.immuni.2011.05.006
  6. Keestra-Gounder A.M., Tsolis R.M. NOD1 and NOD2: beyond peptidoglycan sensing. Trends Immunol., 2017, vol. 38, pp. 758–767. doi: 10.1016/j.it.2017.07.004
  7. Lysakova E.V., Shumeev A.N., Chuvpilo S.A., Laktyushkin V.S., Arsentieva N.A., Bobrov M.Y., Rybtsov S.A. Quantitative analysis of phagocytosis in whole blood using double staining and visualization. Biochemistry (Moscow), 2024, vol. 89, pp. 923–932. doi: 10.1134/S0006297924050122
  8. Núñez G. Intracellular sensors of microbes and danger. Immunol. Rev., 2011, vol. 243, pp. 5–8. doi: 10.1111/j.1600-065X.2011. 01058.x
  9. Ogura Y., Inohara N., Benito A., Chen F.F., Yamaoka S., Núñez G. Nod2, a Nod1/Apaf-1 family member that is restricted to monocytes and activates NF-κB. J. Biol. Chem., 2001, vol. 276, pp. 4812–4818. doi: 10.1074/jbc.M008072200
  10. Sundaram B., Tweedell R.E., Prasanth Kumar S., Kanneganti T.D. The NLR family of innate immune and cell death sensors. Immunity, 2024, vol. 57, pp. 674–699. doi: 10.1016/j.immuni.2024.03.012
  11. Toshchakov V.Y. Peptide-based inhibitors of the induced signaling protein interactions: current state and prospects. Biochemistry (Moscow), 2024, vol. 89, pp. 784–798. doi: 10.1134/S000629792405002X
  12. Toshchakov V.Y., Javmen A. Targeting the TLR Signalosome with TIR domain-derived cell-permeable decoy peptides: the current state and perspectives. Innate Immun., 2020, vol. 26, pp. 35–47. doi: 10.1177/1753425919844310
  13. Toshchakov V., Jones B.W., Perera P.Y., Thomas K., Cody M.J., Zhang S., Williams B.R.G., Major J., Hamilton T.A., Fenton M.J., Vogel S.N. TLR4, but Not TLR2, Mediates IFN-β-induced STATIα/β-dependent gene expression in macrophages. Nat. Immunol., 2002, vol. 3, no. 4, pp. 392–398. doi: 10.1038/ni774
  14. Toshchakov V.Y., Neuwald A.F. A survey of TIR domain sequence and structure divergence. Immunogenetics, 2020, vol. 72, pp. 181–203. doi: 10.1007/s00251-020-01157-7
  15. Zhou H., Coveney A.P., Wu M., Huang J., Blankson S., Zhao H., O’Leary D.P., Bai Z., Li Y., Redmond H.P., Wang J.H., Wang J. Activation of both TLR and NOD signaling confers host innate immunity-mediated protection against microbial infection. Front. Immunol., 2019, vol. 9: 3082. doi: 10.3389/fimmu.2018.03082

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. Effect of dose-dependent effect from TLR-blocking peptide 5R667 on phagocytosis of E. coli bacteria by peripheral blood monocytes and granulocytes. Note. (A) Gating strategy for peripheral blood leukocyte populations. Granulocyte and monocyte populations were distinguished from singlets based on cell size and granularity. Phagocytic cells were characterized by fluorescence in the FITC channel due to the addition of FITC-labeled bacteria, as shown in the right panels of the figure. (B) Peptide 5R667 does not significantly affect the phagocytic activity of peripheral blood leukocytes. Heparinized blood was incubated in the presence of various concentrations of peptide 5R667 for 30 min, then the fluorescein-labeled bacteria were added. The proportion of phagocytic cells was assessed by flow cytometry 1 h after the addition of bacteria. Statistical analysis was performed using the Mann–Whitney U-test.

Download (398KB)
3. Figure 2. Proinflammatory cytokine production by adherent human blood leukocytes stimulated with soluble LPS and phagocytosed bacteria. Note. Plastic-adherent blood cells were washed from erythrocytes, preincubated with different concentrations of peptide 5R667 for 30 min and stimulated with either highly purified, soluble LPS (100 ng/ml) or formalin-fixed bacteria at ~20 bacteria per leukocyte. Supernatants for cytokine measurement were collected 22 h after cell stimulation. (A) TNF production. (B) IL-6 production. Statistical analysis was performed by one-way analysis of variance. * — p < 0.05. Blood samples from 12 donors were analyzed.

Download (240KB)

Copyright (c) 2025 Lysakova E.V., Rybtsov S.A., Toshchakov V.Y.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».