Impact of matrix metalloproteinases on inhibition of mineralization by fetuin
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Human subjects affected by inflammatory diseases, such as periodontitis, may be at increased risk for the development of cardiovascular diseases and calcification of atheromas; however, the potential mechanisms have not been defined. Alpha-2-Heremans Schmid glycoprotein (fetuin A) is an abundant serum glycoprotein of ~49 kDa that inhibits ectopic arterial calcification. We examined whether matrix metalloproteinases (MMPs), which are increased in inflammatory diseases, including periodontitis, bind and degrade fetuin and alter its ability to inhibit calcification in vitro. MATERIAL AND METHODS: Binding and cleavage of fetuin by MMPs were assessed by sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis, in-silico analyses and mass spectrometry. The effects of intact and MMP-degraded human fetuin on mineralization were measured in a cell-free assay. RESULTS: From in-silico analyses and literature review, we found that only MMP-3 (stromelysin) and MMP-7 (matrilysin) were predicted to cleave human fetuin at levels that were physiologically relevant. In-vitro assays showed that MMP-7, and, to a lesser extent, MMP-3, degraded human fetuin in a time- and dose-dependent manner. Fetuin peptides generated by MMP-7 cleavage were identified and sequenced by mass spectrometry; novel cleavage sites were found. Hydroxyapatite mineralization in vitro was strongly inhibited by fetuin (> 1 μm), as was MMP-3-cleaved fetuin, while MMP-7-cleaved fetuin was threefold less effective in blocking mineralization. CONCLUSION: MMP-7 and, to a lesser extent, MMP-3, affect the ability of fetuin to inhibit the formation of hydroxyapatite in vitro. These data suggest that the MMPs increased in inflammatory diseases, such as periodontitis, could affect regulation of mineralization and potentially enhance the risk of calcified atheroma formation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».