Abstract 18676: Anti-miR33 Therapy Induces PGC1a Expression to Regulate Immunometabolic Pathways in Atherosclerosis and Obesity
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis and obesity are epidemic causes of morbidity and mortality, and immunometabolic mechanisms are at the intersection of both diseases. Recently, microRNA 33 (miR33) was identified as a novel and critical regulator of lipid metabolism and a therapeutic target for reducing atherosclerosis. However, the exact mechanism(s) by which anti-miR33 exerts these beneficial effects are unclear. Comprehensive microarray profiling of mRNA from atherosclerotic plaque macrophages of anti-miR33 treated mice identified PPARγ coactivator 1α (PGC1α) as a novel miR33 target gene that is markedly de-repressed. PGC1α is a key regulator of mitochondrial function and energy metabolism, and promoting its activity improves metabolic syndrome (e.g. insulin resistance, obesity, inflammation). Here, we determine if anti-miR33 therapy upregulates PGC1α and affects energy metabolism in atherosclerosis. Results: miR33 overexpression reduced the 3’UTR activity of PGC1α by 40% (p≤0.05), confirming it was a direct and specific target of miR33. Transfection of macrophages with either miR33 mimics or anti-miR33 in vitro resulted in a decrease or increase of Pgc1α mRNA and protein respectively. Using the Seahorse XF Flux Analyzer, we showed that anti-miR33 treatment boosted maximal mitochondrial oxygen consumption rate, confirming that anti-miR33 impacts positively on mitochondrial respiration. Anti-miR33 treated macrophages also increased the expression of known functional mitochondrial genes (e.g. Slc25a25, Nrf1, Bid and Mtch2), implying miR33 controls several genes in the mitochondrial metabolic pathway. Inhibition of miR33 in vivo in Ldlr-/- mice upregulated Pgc1α mRNA expression in adipose tissue, liver and macrophages. Adipose tissue from anti-miR33 treated obese mice also showed upregulation of so-called “browning” genes (e.g. Ucp-1, Elovl3) that contribute to increased energy utilization of white adipose tissue, possibly improving whole-body metabolism. Conclusion: Anti-miR33 therapy specifically targets PGC1α in macrophages and adipose tissue and improves mitochondrial function, all of which can positively regulate inflammatory and energy utilization processes in cardiometabolic diseases (eg. atherosclerosis and obesity).
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».