Analysis of Influence of Cigarette Smoke on Signaling Pathways of Innate Immune System in Monocytes of Peripheral Blood

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

 

INTRODUCTION: Tobacco smoking is an important medical problem since it has a significant impact on the development and progression of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). The components of tobacco smoke can initiate and support local and systemic inflammation with participation of monocytes and macrophages.

AIM: To study molecular mechanisms associated with the impact of cigarette smoke on signaling pathways of the innate immune system in monocytes of peripheral blood.

MATERIALS AND METHODS: The methods of in silico analysis was used to identify genes associated with the impact of tobacco smoke. On the basis of the data obtained, a cellular model of inflammation was created in vitro using tobacco smoke extract and monocytes of peripheral blood isolated by immunomagnetic separation. An enzyme-linked immunoassay (ELISA) kit was used to measure the concentration of tumor necrosis factor-α (TNF-α), interleukin-1β (IL-1β) in cell supernatants, and of Toll-like receptor 4 (TLR4), ATP-binding cassette A1 (ABCA1) in homogenates of cell membranes of native monocytes and monocytes exposed to 4% tobacco smoke extract. These data were compared with the levels of TNF-α, IL-1β, TLR4 and ABCA1 in monocytes of peripheral blood of patients with COPD with frequent exacerbation phenotype and with obliterating atherosclerosis of lower limb arteries (OALLA). For statistical processing and visualization of the data, MedCalc 20.1.4 and R (version 4.2.2) software was used.

RESULTS: Tobacco smoke influences TLR4, TNF-α signaling pathways and lipid metabolism. Cigarette smoke extract enhanced the expression of proinflammatory cytokines TNF-α and IL-1β in cell supernatants, increased the level of TLR4 and decreased that of ABCA1 in plasmolemma of monocytes of peripheral blood. In patients with COPD with frequent exacerbation phenotype and with OALLA, there were shown increase in the levels of proinflammatory TNF-α and IL-1β cytokines in cell supernatants, increase in the level of TLR4 and reduction of the level of ABCA1 in plasmolemma of monocytes of peripheral blood compared to native monocytes of healthy individuals.

CONCLUSION: Cigarette smoke enhances the production of proinflammatory TNF-α and IL-1β cytokines, increases the levels of TLR4 protein and reduces the amount of ABCA1 transporter in membranes of monocytes of peripheral blood. This may partially explain the cause of the influence of cigarette smoke on development of the pulmonary and cardiovascular diseases. COPD with frequent exacerbation phenotype and OALLA are characterized by enhancement of inflammation with participation of monocytes.

About the authors

Stanislav N. Kotlyarov

Ryazan State Medical University

Author for correspondence.
Email: SKMR1@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7083-2692
SPIN-code: 3341-9391

MD, Cand Sci. (Med.), Associate Professor

Russian Federation, Ryazan

Igor′ A. Suchkov

Ryazan State Medical University

Email: suchkov_med@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1292-5452
SPIN-code: 6473-8662

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, Ryazan

Oleg M. Uryas'yev

Ryazan State Medical University

Email: uryasev08@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8693-4696
SPIN-code: 7903-4609

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, Ryazan

Elena N. Yakusheva

Ryazan State Medical University

Email: e.yakusheva@rzgmu.ru
ORCID iD: 0000-0001-6887-4888
SPIN-code: 2865-3080

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, Ryazan

Aleksey V. Shchulkin

Ryazan State Medical University

Email: alekseyshulkin@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-1688-0017
SPIN-code: 2754-1702

MD, Dr. Sci. (Med.), Associate Professor

Russian Federation, Ryazan

Anna A. Kotlyarova

Ryazan State Medical University

Email: kaa.rz@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0676-7558
SPIN-code: 9353-0139
ResearcherId: K-7882-2018

Cand Sci. (Biol.)

Russian Federation, Ryazan

References

  1. Brassington K, Selemidis S, Bozinovski S, et al. Chronic obstructive pulmonary disease and atherosclerosis: common mechanisms and novel therapeutics. Clin Sci (Lond). 2022;136(6):405–23. doi: 10.1042/CS20210835
  2. Yang DC, Chen C–H. Cigarette Smoking–Mediated Macrophage Reprogramming: Mechanistic Insights and Therapeutic Implications. J Nat Sci. 2018;4(11):e539.
  3. Mills CD, Kincaid K, Alt JM, et al. M-1/M-2 macrophages and the Th1/Th2 paradigm. J Immunol. 2000;164(12):6166–73. doi: 10.4049/jimmunol.164.12.6166
  4. Karimi K, Sarir H, Mortaz E, et al. Toll-like receptor-4 mediates cigarette smoke-induced cytokine production by human macrophages. Respir Res. 2006;7(1):66. doi: 10.1186/1465-9921-7-66
  5. Churg A, Zhou S, Wang X, et al. The role of interleukin-1beta in murine cigarette smoke-induced emphysema and small airway remodeling. Am J Respir Cell Mol Biol. 2009;40(4):482–90. doi: 10.1165/rcmb.2008-0038OC
  6. Petrescu F, Voican SC, Silosi I. Tumor necrosis factor-α serum levels in healthy smokers and nonsmokers. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2010;5:217–22. doi: 10.2147/copd.s8330
  7. Hannan SE, Harris JO, Sheridan NP, et al. Cigarette smoke alters plasma membrane fluidity of rat alveolar macrophages. Am Rev Respir Dis. 1989;140(6):1668–73. doi: 10.1164/ajrccm/140.6.1668
  8. Sonett J, Goldklang M, Sklepkiewicz P, et al. A critical role for ABC transporters in persistent lung inflammation in the development of emphysema after smoke exposure. FASEB J. 2018; 32(12):fj201701381. doi: 10.1096/fj.201701381
  9. Song W, Wang W, Dou L–Y, et al. The implication of cigarette smoking and cessation on macrophage cholesterol efflux in coronary artery disease patients. J Lipid Res. 2015;56(3):682–91. doi: 10.1194/jlr.P055491
  10. Kotlyarov S. Analysis of differentially expressed genes and signaling pathways involved in atherosclerosis and chronic obstructive pulmonary disease. Biomol Concepts. 2022;13(1):34–54. doi: 10.1515/bmc-2022-0001
  11. Stämpfli MR, Anderson GP. How cigarette smoke skews immune responses to promote infection, lung disease and cancer. Nat Rev Immunol. 2009;9(5):377–84. doi: 10.1038/nri2530
  12. Lugg ST, Scott A, Parekh D, et al. Cigarette smoke exposure and alveolar macrophages: mechanisms for lung disease. Thorax. 2022;77(1):94–101. doi: 10.1136/thoraxjnl-2020-216296
  13. Shustova SA, Miroshkina TA. Protective mechanisms of lungs. I. P. Pavlov Russian Medical Biological Herald. 2020;28(4):567–77. (In Russ). doi: 10.23888/PAVLOVJ2020284567-577
  14. Flynn MC, Pernes G, Lee MKS, et al. Monocytes, Macrophages, and Metabolic Disease in Atherosclerosis. Front Pharmacol. 2019;10:666. doi: 10.3389/fphar.2019.00666
  15. Yeh HY, Hung SH, Chen SC, et al. The Expression of Toll-Like Receptor 4 mRNA in PBMCs Is Upregulated in Smokers and Decreases Upon Smoking Cessation. Front Immunol. 2021;12:667460. doi: 10.3389/fimmu.2021.667460
  16. Demirjian L, Abboud RT, Li H, et al. Acute effect of cigarette smoke on TNF-α release by macrophages mediated through the erk1/2 pathway. Biochim Biophys Acta. 2006;1762(6):592–7. doi: 10.1016/j.bbadis.2006.04.004
  17. Budnevsky AV, Ovsyannikov ES, Maltseva YuN, et al. Peculiarities of course of chronic obstructive pulmonary disease with underlying metabolic syndrome. Nauka Molodykh (Eruditio Juvenium). 2020; 8(2):164–71. (In Russ). doi: 10.23888/HMJ202082164-171
  18. Yao Y, Zhou J, Diao X, et al. Association between tumor necrosis factor-α and chronic obstructive pulmonary disease: a systematic review and meta-analysis. Ther Adv Respir Dis. 2019; 13:1753466619866096. doi: 10.1177/1753466619866096
  19. Ma K, Huang F, Qiao R, et al. Pathogenesis of sarcopenia in chronic obstructive pulmonary disease. Front Physiol. 2022;13:850964. doi: 10.3389/fphys.2022.850964
  20. Zou Y, Chen X, Liu J, et al. Serum IL-1β and IL-17 levels in patients with COPD: associations with clinical parameters. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2017;12:1247–54. doi: 10.2147/COPD.S131877
  21. Osei ET, Brandsma C–A, Timens W, et al. Current perspectives on the role of interleukin-1 signalling in the pathogenesis of asthma and COPD. Eur Respir J. 2020;55(2):1900563. doi: 10.1183/13993003.00563-2019
  22. Colarusso C, Terlizzi M, Molino A, et al. Role of the inflammasome in chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Oncotarget. 2017;8(47):81813–24. doi: 10.18632/oncotarget.17850
  23. Demina EP, Miroshnikova VV, Schwarzman AL. Role of the ABC transporters A1 and G1, key reverse cholesterol transport proteins, in atherosclerosis. Mol Biol (Mosk). 2016;50(2):223–30. (In Russ). doi: 10.7868/S002689841602004X

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Design of study. Notes: ABCA1 — ATP binding cassette subfamily A member 1; TLR4 — Toll-like receptor 4; IL-1β — interleukin-1β.

Download (39KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Protein-protein interaction networks for genes associated with the effect of tobacco smoke.

Download (84KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. The identified most significant genes associated with the effect of tobacco smoke. Note: the important genes are ranked in the following way: the most important genes are marked red, less important — orange, least important — yellow.

Download (41KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Identified biological processes (BPs) and signaling pathways by Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG). Notes: TNF — tumor necrosis factor, HIF-1 — hypoxia-inducible factor-1, NF kappa B — nuclear factor kappa B, NOD — nucleotide-binding oligomerization domain.

Download (91KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Diagram with cell types associated with identified genes. Note: Each point on the graph represents a term in the library. The values of the term frequency and inverse document frequency, (TF-IDF) were calculated for a set of genes corresponding to each term, and UMAP (uniform manifold approximation and projection) was applied to the obtained values. The terms are constructed on the basis of the first two UMAP dimensions. The terms are colored in colors of automatically defined clusters calculated using Leiden algorithm applied to TF-IDF values. Ten Leiden clusters are highlighted in color according to the entries in the Azimuth Cell Types 2021 library. The significantly enriched terms are shown with darker color and larger size.

Download (39KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. A graph of changes of TLR4, TNF and IL1β before and after exposure to cigarette smoke extract. Notes: control — control group, CS extract — group of exposure to CS extract; data are given in the form of — log10 of values; CS — cigarette smoke, TLR4 — toll-like receptor 4, TNF-α — tumor necrosis factor alpha, IL-1β — Interleukin-1β.

Download (21KB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. A graph of changes in the relative amounts of АВСА1 protein and TLR4 in plasma membranes of monocytes in the compared groups. Notes: CS extract – a group exposed to CS extract, COPD – group of COPD with “frequent exacerbator” phenotype in combination with OALLA; OALLA – obliterating atherosclerosis of lower limb arteries, CS –cigarette smoke, COPD – chronic obstructive pulmonary disease, ABCA1 — ATP binding cassette subfamily A member 1, TLR4 — toll-like receptor 4.

Download (30KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Eco-Vector


 


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».