Cystic Fibrosis Fatty Acid Imbalance Is Linked to Ceramide Deficiency and Corrected by Fenretinide
Notice bibliographique
Résumé
Patients with cystic fibrosis (CF) and Cftr-knockout mice (CF mice) display an imbalance in fatty acids, with high arachidonic acid (AA) and low docosahexaenoic acid (DHA) concentrations. Our recent studies demonstrated defects in another class of lipids, ceramides, in patients with CF and in CF mice. This study investigates the relationship between ceramide, AA, DHA, and the correction of lipid imbalances in CF mice after treatment with fenretinide. Concentrations of AA, DHA, and ceramide were assessed in plasma from 58 adult patients with CF and 72 healthy control subjects. After 28 days of treatment with fenretinide, the same analysis was performed in wild-type and CF mice from plasma and organs (lung, ileum, pancreas, and liver). Low ceramide levels were associated with high AA and low DHA concentrations in patients with CF. No correlation was observed in healthy control subjects. Greater deficiencies were seen in patients with CF who were diagnosed before the age of 18, specifically with statistically significant higher levels of AA. Treatment with fenretinide (N-(4-hydroxyphenyl)retinamide; 4-HPR) normalized high levels of AA and low levels of ceramide, and increased the levels of DHA in CF mice. As in patients with CF, low ceramide levels correlated with higher AA and lower DHA levels in plasma of CF mice. Lipid abnormalities correlated with ceramide deficiencies in patients with CF and CF mice. We found that fenretinide treatment normalizes the fatty acid imbalance in CF mice with reducing AA to WT levels and increasing DHA. We propose that fenretinide treatment might improve this pathological phenotype in patients with CF.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».