Antagonism of miR-33 in mice promotes reverse cholesterol transport and regression of atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Plasma HDL levels have a protective role in atherosclerosis, yet clinical therapies to raise HDL levels have remained elusive. Recent advances in the understanding of lipid metabolism have revealed that miR-33, an intronic microRNA located within the SREBF2 gene, suppresses expression of the cholesterol transporter ABC transporter A1 (ABCA1) and lowers HDL levels. Conversely, mechanisms that inhibit miR-33 increase ABCA1 and circulating HDL levels, suggesting that antagonism of miR-33 may be atheroprotective. As the regression of atherosclerosis is clinically desirable, we assessed the impact of miR-33 inhibition in mice deficient for the LDL receptor (Ldlr-/- mice), with established atherosclerotic plaques. Mice treated with anti-miR33 for 4 weeks showed an increase in circulating HDL levels and enhanced reverse cholesterol transport to the plasma, liver, and feces. Consistent with this, anti-miR33-treated mice showed reductions in plaque size and lipid content, increased markers of plaque stability, and decreased inflammatory gene expression. Notably, in addition to raising ABCA1 levels in the liver, anti-miR33 oligonucleotides directly targeted the plaque macrophages, in which they enhanced ABCA1 expression and cholesterol removal. These studies establish that raising HDL levels by anti-miR33 oligonucleotide treatment promotes reverse cholesterol transport and atherosclerosis regression and suggest that it may be a promising strategy to treat atherosclerotic vascular 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».