Reducing Vascular Calcification by Anti-IL-1β Monoclonal Antibody in a Mouse Model of Familial Hypercholesterolemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the link between cholesterol and activation of inflammation via interleukin 1β (IL-1β), we tested the effects of IL-1β inhibition on atherosclerotic calcification in mice. Patients with familial hypercholesterolemia develop extensive aortic calcification and calcific aortic stenosis. Although statins delay this process, low-density lipoprotein (LDL) cholesterol lowering alone is not enough to avert it. Data suggest that vascular inflammation initiated by hypercholesterolemia is followed by unchecked mineralization at sites of atherosclerotic plaques. The LDL-receptor (LDLR)-deficient (Ldlr(-/-)) and LDLR-attenuated Pcsk9(Tg) mice are available animal models for pharmacological testing. METHODS: A mouse monoclonal antibody (mAb) against IL-1β or placebo was administered subcutaneously in Ldlr(-/-) and Pcsk9(Tg) models fed a Western diet. Drug level, anthropometric, lipid, and glucose profiles were determined. Expressions of proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9), serum amyloid A1, and cytokine were measured by enzyme-linked immunosorbent assay. Aortic calcification was determined by microcomputerized tomography (micro-CT) and X-ray densitometry, and aortic flow velocity was assessed by ultrasound. RESULTS: Circulating levels of IL-1β in Ldlr(-/-) mice were significantly greater (2-fold) than observed in Pcsk9(Tg) mice. Placebo- and mAb-treated mice did not differ in their growth, lipid, glucose profiles, and other cytokines. Calcifications were significantly diminished in mAb-treatment Ldlr(-/-) mice (a reduction of ∼ 75% by X-ray and ∼ 90% by micro-CT) and reduced insignificantly in mAb-treatment Pcsk9(Tg) mice, whereas aortic flow velocity was unchanged in both models. CONCLUSIONS: Herein, we demonstrate that aortic calcifications can be inhibited by an IL-1β mAb in LDLR-deficient mice. These results have a translational component to prevent vascular calcification in human and represent new evidence to rationalize targeting inflammation in cardiovascular disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».