Therapeutic Inhibition of miR-33 Promotes Fatty Acid Oxidation but Does Not Ameliorate Metabolic Dysfunction in Diet-Induced Obesity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: miR-33 has emerged as an important regulator of lipid homeostasis. Inhibition of miR-33 has been demonstrated as protective against atherosclerosis; however, recent studies in mice suggest that miR-33 inhibition may have adverse effects on lipid and insulin metabolism. Given the therapeutic interest in miR-33 inhibitors for treating atherosclerosis, we sought to test whether pharmacologically inhibiting miR-33 at atheroprotective doses affected metabolic parameters in a mouse model of diet-induced obesity. APPROACH AND RESULTS: High-fat diet (HFD) feeding in conjunction with treatment of male mice with 10 mg/kg control anti-miR or anti-miR33 inhibitors for 20 weeks promoted equivalent weight gain in all groups. miR-33 inhibitors increased plasma total cholesterol and decreased serum triglycerides compared with control anti-miR, but not compared with PBS-treated mice. Metrics of insulin resistance were not altered in anti-miR33-treated mice compared with controls; however, respiratory exchange ratio was decreased in anti-miR33-treated mice. Hepatic expression of miR-33 targets Abca1 and Hadhb were derepressed on miR-33 inhibition. In contrast, protein levels of putative miR-33 target gene SREBP-1 or its downstream targets genes Fasn and Acc were not altered in anti-miR33-treated mice, and hepatic lipid accumulation did not differ between groups. In the adipose tissue, anti-miR33 treatment increased Ampk gene expression and markers of M2 macrophage polarization. CONCLUSIONS: We demonstrate in a mouse model of diet-induced obesity that therapeutic silencing of miR-33 may promote whole-body oxidative metabolism but does not affect metabolic dysregulation. This suggests that pharmacological inhibition of miR-33 at doses known to reduce atherosclerosis may be a safe future therapeutic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».