Glucagon-Like Peptide 1 Receptor Activation Attenuates Platelet Aggregation and Thrombosis
Notice bibliographique
Résumé
Short-term studies in subjects with diabetes receiving glucagon-like peptide 1 (GLP-1)-targeted therapies have suggested a reduced number of cardiovascular events. The mechanisms underlying this unexpectedly rapid effect are not known. We cloned full-length GLP-1 receptor (GLP-1R) mRNA from a human megakaryocyte cell line (MEG-01), and found expression levels of GLP-1Rs in MEG-01 cells to be higher than those in the human lung but lower than in the human pancreas. Incubation with GLP-1 and the GLP-1R agonist exenatide elicited a cAMP response in MEG-01 cells, and exenatide significantly inhibited thrombin-, ADP-, and collagen-induced platelet aggregation. Incubation with exenatide also inhibited thrombus formation under flow conditions in ex vivo perfusion chambers using human and mouse whole blood. In a mouse cremaster artery laser injury model, a single intravenous injection of exenatide inhibited thrombus formation in normoglycemic and hyperglycemic mice in vivo. Thrombus formation was greater in mice transplanted with bone marrow lacking a functional GLP-1R (Glp1r(-/-)), compared with those receiving wild-type bone marrow. Although antithrombotic effects of exenatide were partly lost in mice transplanted with bone marrow from Glp1r(-/-) mice, they were undetectable in mice with a genetic deficiency of endothelial nitric oxide synthase. The inhibition of platelet function and the prevention of thrombus formation by GLP-1R agonists represent potential mechanisms for reduced atherothrombotic events.
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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) | 0,001 | 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 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 ».