Lipocalin-2 deficiency or blockade protects against aortic abdominal aneurysm development in mice
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To study the role of lipocalin-2 (Lcn2) and the effect of Lcn2 blockade via anti-Lcn2 antibody in the development of abdominal aortic aneurysm (AAA). METHODS AND RESULTS: Expression mRNA and protein levels of Lcn2 and its human orthologue neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL) in aortic wall samples from experimental mouse and human AAA samples, respectively, were analysed by real-time PCR and immunohistochemistry. Experimental AAA was induced by aortic elastase perfusion in wild-type mice (WT) and Lcn2-deficient mice (Lcn2-/-). NGAL/Lcn2 mRNA and protein levels in human and murine AAA samples were increased compared with healthy aortas. Decreased AAA incidence and reduced aortic expansion were observed in Lcn2-/- mice or mice preoperative treated with a polyclonal anti-Lcn2 antibody compared with WT mice or mice treated with control IgG, respectively, at Day 14 after elastase perfusion. Moreover, immunohistochemical analysis of AAA tissues from Lcn2-/- or anti-Lcn2-treated mice showed diminished elastin damage, reduced microvessels and polymorphonuclear neutrophil (PMN) infiltration, and enhanced preservation of vascular smooth muscle cells compared with WT aortas. Fluorescent molecular tomography revealed decreased MMP activity in AAA of Lcn2-/- mice compared with WT controls. Therapeutic administration of anti-Lcn2 antibody to WT mice 3 days after elastase perfusion decreased aortic dilatation and PMN infiltration compared with WT mice treated with control IgG. CONCLUSION: Either Lcn2 deficiency or anti-Lcn2 antibody blockade limits AAA expansion in mice by decreasing PMN infiltration in the aorta. Lcn2 modulation may therefore be a viable new therapeutic option for the treatment of AAA.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».