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Enregistrement W2750610314 · doi:10.1161/atvbaha.117.309795

Extracellular Vesicles Secreted by Atherogenic Macrophages Transfer MicroRNA to Inhibit Cell Migration

2017· article· en· W2750610314 sur OpenAlexafffund
My-Anh Nguyen, Denuja Karunakaran, Michèle Geoffrion, Henry S. Cheng, Kristofferson Tandoc, Ljubica Matic, Ulf Hedin, Lars Mäegdefessel, Jason E. Fish, Katey J. Rayner

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésExtracellular vesiclesCell biologyExtracellularCell migrationmicroRNAMicrovesiclesVesicleCellSecretionChemistryMacrophageBiologyBiochemistryIn vitroGeneMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: During inflammation, macrophages secrete vesicles carrying RNA, protein, and lipids as a form of extracellular communication. In the vessel wall, extracellular vesicles (EVs) have been shown to be transferred between vascular cells during atherosclerosis; however, the role of macrophage-derived EVs in atherogenesis is not known. Here, we hypothesize that atherogenic macrophages secrete microRNAs (miRNAs) in EVs to mediate cell-cell communication and promote proinflammatory and proatherogenic phenotypes in recipient cells. APPROACH AND RESULTS: We isolated EVs from mouse and human macrophages treated with an atherogenic stimulus (oxidized low-density lipoprotein) and characterized the EV miRNA expression profile. We confirmed the enrichment of miR-146a, miR-128, miR-185, miR-365, and miR-503 in atherogenic EVs compared with controls and demonstrate that these EVs are taken up and transfer exogenous miRNA to naive recipient macrophages. Bioinformatic pathway analysis suggests that atherogenic EV miRNAs are predicted to target genes involved in cell migration and adhesion pathways, and indeed delivery of EVs to naive macrophages reduced macrophage migration both in vitro and in vivo. Inhibition of miR-146a, the most enriched miRNA in atherogenic EVs, reduced the inhibitory effect of EVs on macrophage migratory capacity. EV-mediated delivery of miR-146a repressed the expression of target genes IGF2BP1 (insulin-like growth factor 2 mRNA-binding protein 1) and HuR (human antigen R or ELAV-like RNA-binding protein 1) in recipient cells, and knockdown of IGF2BP1 and HuR using short interfering RNA greatly reduced macrophage migration, highlighting the importance of these EV-miRNA targets in regulating macrophage motility. CONCLUSIONS: EV-derived miRNAs from atherogenic macrophages, in particular miR-146a, may accelerate the development of atherosclerosis by decreasing cell migration and promoting macrophage entrapment in the vessel wall.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations236
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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