免疫応答遺伝子1（IRG1）の遺伝子調節ネットワーク推論は、インターフェロン調節因子1（IRF1）を哺乳類マクロファージにおける転写調節因子として識別します。

免疫学的遺伝子1（IRG1）は、炎症誘発条件下でのマクロファージで最も高い誘導遺伝子の1つです。その機能が最近説明されています：免疫応答性遺伝子1タンパク質/シスアコニチン酸デカルボキシラーゼ（IRG1/CAD）をコードします。これは、シスアコニチン酸、トリカルボン酸（TCA）サイクル中間のシスアコニチン酸からのイタコン酸の産生を触媒する酵素です。。イタコン酸は、グリオキシレートシャントの最初の酵素であるイソクチトロ酸リアーゼを阻害する特定の抗菌特性を有しています。これは、TCAサイクルを迂回し、限られた炭素条件で細菌が生存できるようにするアナプレオス経路です。マクロファージのIRG1誘導を通じてイタコン酸産生の根底にあるメカニズムを解明するために、IRG1の転写調節を調べました。この目的のために、リポ多糖類に加えて、TNFαやIFNγなどの異なる炎症性刺激の下で、ヒト免疫細胞におけるIRG1発現を研究しました。これらの条件下では、以前にマウスマクロファージに示されているように、IRG1/CADはミトコンドリアに蓄積します。さらに、文献情報と転写因子予測モデルを使用して、マウスおよびヒトマクロファージのIRG1の生遺伝子調節ネットワーク（GRN）を再構築しました。さらに、ゲノム全体の遺伝子発現データに依存して、マウスおよびヒトマクロファージにおける推定細胞型特異的遺伝子調節相互作用を推測するコンテキスト化アルゴリズムを実装し、IRG1の潜在的な転写調節因子を予測できるようにしました。計算的に同定された調節因子の中で、マクロファージにおけるインターフェロン調節因子1（IRF1）のsiRNAを介した遺伝子サイレンシングは、遺伝子およびタンパク質レベルでのIRG1/CADの発現を大幅に減少させ、イタコン酸の産生の減少と相関しました。計算方法と実験的方法の両方の相乗的アプローチを使用して、ここではIRG1発現の転写機械により多くの光を当て、イタコン酸レベルを標的とする治療アプローチへの道を開くことができます。

Immunoresponsive gene 1 (IRG1) is one of the highest induced genes in macrophages under pro-inflammatory conditions. Its function has been recently described: it codes for immune-responsive gene 1 protein/cis-aconitic acid decarboxylase (IRG1/CAD), an enzyme catalysing the production of itaconic acid from cis-aconitic acid, a tricarboxylic acid (TCA) cycle intermediate. Itaconic acid possesses specific antimicrobial properties inhibiting isocitrate lyase, the first enzyme of the glyoxylate shunt, an anaplerotic pathway that bypasses the TCA cycle and enables bacteria to survive on limited carbon conditions. To elucidate the mechanisms underlying itaconic acid production through IRG1 induction in macrophages, we examined the transcriptional regulation of IRG1. To this end, we studied IRG1 expression in human immune cells under different inflammatory stimuli, such as TNFα and IFNγ, in addition to lipopolysaccharides. Under these conditions, as previously shown in mouse macrophages, IRG1/CAD accumulates in mitochondria. Furthermore, using literature information and transcription factor prediction models, we re-constructed raw gene regulatory networks (GRNs) for IRG1 in mouse and human macrophages. We further implemented a contextualization algorithm that relies on genome-wide gene expression data to infer putative cell type-specific gene regulatory interactions in mouse and human macrophages, which allowed us to predict potential transcriptional regulators of IRG1. Among the computationally identified regulators, siRNA-mediated gene silencing of interferon regulatory factor 1 (IRF1) in macrophages significantly decreased the expression of IRG1/CAD at the gene and protein level, which correlated with a reduced production of itaconic acid. Using a synergistic approach of both computational and experimental methods, we here shed more light on the transcriptional machinery of IRG1 expression and could pave the way to therapeutic approaches targeting itaconic acid levels.