C-reactive protein enhances macrophage lipoprotein lipase expression
Notice bibliographique
Résumé
High serum levels of C-reactive protein (CRP), a strong predictor of cardiovascular events, are documented in patients with type 2 diabetes. Accumulating evidence suggests that CRP could directly promote arterial damage. To determine the role of CRP in diabetic atherosclerosis, we examined the effect of CRP on the expression of macrophage lipoprotein lipase (LPL), a proatherogenic molecule upregulated in type 2 diabetes. Treatment of human macrophages with native CRP increased, in a dose- and time-dependent manner, LPL protein expression and secretion. Modified CRP reproduced these effects. Preincubation of human macrophages with antioxidants, protein kinase C (PKC), and mitogen-activated protein kinase (MAPK) inhibitors prevented CRP-induced LPL expression. Exposure of human macrophages to CRP further increased intracellular reactive oxygen species generation, classic PKC isozymes expression, and extracellular signal-regulated protein kinase 1/2 phosphorylation. In CRP-treated J774 macrophages, increased macrophage LPL mRNA levels and enhanced binding of nuclear proteins to the activated protein-1 (AP-1)-enhancing element were observed. These effects were prevented by antioxidants, as well as by PKC, MAPK, and AP-1 inhibitors. These data show for the first time that CRP directly increases macrophage LPL expression and secretion. Given the predominant role of macrophage LPL in atherogenesis, LPL might represent a novel factor underlying the adverse effect of CRP on the diabetic vasculature.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».