TBK1 and IKKε prevent TNF-induced cell death by RIPK1 phosphorylation

细胞生物学 裂谷1 坦克结合激酶1 IκB激酶 程序性细胞死亡 泛素连接酶 磷酸化 泛素 生物 肿瘤坏死因子α 信号转导 特里夫 癌症研究 坏死性下垂 受体 NF-κB 免疫学 蛋白激酶A 生物化学 细胞凋亡 先天免疫系统 MAP激酶激酶激酶 基因 Toll样受体
作者
Élodie Lafont,Peter Dráber,Eva Rieser,Matthias Reichert,Sebastian Kupka,Diego de Miguel,Helena Draberova,Anne von Mäßenhausen,Amandeep Bhamra,Stephen Henderson,Katarzyna Wojdyła,Avigayil Chalk,Silvia Šurinová,Andreas Linkermann,Henning Walczak
出处
期刊:Nature Cell Biology [Nature Portfolio]
卷期号:20 (12): 1389-1399 被引量:255
标识
DOI:10.1038/s41556-018-0229-6
摘要

The linear-ubiquitin chain assembly complex (LUBAC) modulates signalling via various immune receptors. In tumour necrosis factor (TNF) signalling, linear (also known as M1) ubiquitin enables full gene activation and prevents cell death. However, the mechanisms underlying cell death prevention remain ill-defined. Here, we show that LUBAC activity enables TBK1 and IKKε recruitment to and activation at the TNF receptor 1 signalling complex (TNFR1-SC). While exerting only limited effects on TNF-induced gene activation, TBK1 and IKKε are essential to prevent TNF-induced cell death. Mechanistically, TBK1 and IKKε phosphorylate the kinase RIPK1 in the TNFR1-SC, thereby preventing RIPK1-dependent cell death. This activity is essential in vivo, as it prevents TNF-induced lethal shock. Strikingly, NEMO (also known as IKKγ), which mostly, but not exclusively, binds the TNFR1-SC via M1 ubiquitin, mediates the recruitment of the adaptors TANK and NAP1 (also known as AZI2). TANK is constitutively associated with both TBK1 and IKKε, while NAP1 is associated with TBK1. We discovered a previously unrecognized cell death checkpoint that is mediated by TBK1 and IKKε, and uncovered an essential survival function for NEMO, whereby it enables the recruitment and activation of these non-canonical IKKs to prevent TNF-induced cell death.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI6.4应助lyra采纳,获得10
刚刚
1122完成签到,获得积分10
刚刚
陈信宏完成签到,获得积分10
1秒前
调皮的善若完成签到,获得积分10
1秒前
咸鱼完成签到,获得积分10
1秒前
搜集达人应助light采纳,获得10
1秒前
2秒前
糯米Joan完成签到 ,获得积分10
2秒前
灯火阑珊发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
研小白应助小熊无敌采纳,获得10
3秒前
Min完成签到,获得积分10
3秒前
Megannnb发布了新的文献求助10
3秒前
科研通AI6.2应助orange采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
6666666666完成签到 ,获得积分10
4秒前
lanze完成签到,获得积分10
4秒前
晨晞完成签到 ,获得积分10
4秒前
LYB完成签到 ,获得积分10
5秒前
无须终有应助开朗冬天采纳,获得30
5秒前
cc完成签到,获得积分10
5秒前
NatureScience完成签到,获得积分10
5秒前
777发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
科研通AI6.4应助yy76采纳,获得10
5秒前
蓝天发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
6秒前
充电宝应助zx采纳,获得10
6秒前
敏感的又夏完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
11完成签到,获得积分10
7秒前
FreeRice发布了新的文献求助10
8秒前
AAA发布了新的文献求助10
8秒前
guojie发布了新的文献求助10
9秒前
乐乐应助linman采纳,获得10
9秒前
ww完成签到,获得积分10
9秒前
打打应助麦子采纳,获得10
9秒前
Llt发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
CLSI M07 2024 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7248548
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8871390
关于积分的说明 18718058
捐赠科研通 6927750
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3198424
关于科研通互助平台的介绍 2373952
邀请新用户注册赠送积分活动 2173173