Molekulare Mechanismen der DC-SIGN-vermittelten Immunevasion: Entwicklung eines murinen Krankheitsmodells zur Pathogenese der Tuberkulose

DC-SIGN介导的免疫逃避的分子机制：结核病发病机制的小鼠疾病模型的开发

• 批准号: 5437898
• 负责人: Professor Dr. Tim Dominik Sparwasser
• 金额: --
• 依托单位: Institut für Medizinische Mikrobiologie und Hygiene
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2003-12-31 至 2008-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5437898?language=en
• 关键词: Molekulare; Mechanismen; der; DC; SIGN

Die Tuberkulose ist eine chronisch-persistierende Infektion, bei der sich der Erreger, Mycobacterium tuberculosis, den vielseitigen Abwehrmaßnahmen selbst eines intakten Immunsystems entziehen kann. Humanes DC-SIGN ("Dendritic Cell-Specific ICAM-3 Grabbing Non-integrin" = CD209), ein Lektin, das spezifisch auf dendritischen Zellen (DZ) exprimiert ist, bindet mannosylierte Zellwandbestandteile von Mykobakterien. Die Interaktion von DC-SIGN Liganden bei gleichzeitiger Stimulation von Toll-like-Rezeptoren (TLR) induziert die Produktion von Interleukin-10 durch humane DZ. Da DZ als Hauptmediatoren der primären Immunantwort gelten, könnte eine DC-SIGN-vermittelte Aufnahme von Mykobakterien in der Frühphase der Infektion einen wichtigen Mechanismus der Immunevasion darstellen. Im vorliegenden Projektvorhaben soll ein Mausmodell zur molekularen Pathogenese der Tuberkulose etabliert werden, in dem die Auswirkung der transgenen Expression von humanen DC-SIGN in murinen DZ auf die Immunantwort untersucht werden kann. Durch das vorgestellte Modell soll nun erstmals die Funktion von humanem DC-SIGN dem in vivo-Infektionsmodell bestimmt werden. Ergebnisse aus diesen Versuchen können Aufschlüsse darüber erbringen, wie sowohl die angeborene als auch die erworbene Immunität gegenüber der Tuberkulose gesteigert werden können.

Humanes DC-SIGN（“树突状细胞特异性 ICAM-3 抓取非整合素”= CD209），在 Lektin，树突状 Zellen（DZ）实验中，结合甘露糖苷 Zellwandbestandteile von Mykobakterien。 Interleukin-10 durch人道DZ。 Murinen DZ 中的 DC-SIGN 是基于人性化功能的免疫模型。 DC-SIGN 体内感染模型最佳效果。