Human Aldose Reductase Expression Prevents Atherosclerosis Regression in Diabetic Mice
Notice bibliographique
Résumé
Guidelines to reduce cardiovascular risk in diabetes include aggressive LDL lowering, but benefits are attenuated compared with those in patients without diabetes. Consistent with this, we have reported in mice that hyperglycemia impaired atherosclerosis regression. Aldose reductase (AR) is thought to contribute to clinical complications of diabetes by directing glucose into pathways producing inflammatory metabolites. Mice have low levels of AR, thus raising them to human levels would be a more clinically relevant model to study changes in diabetes under atherosclerosis regression conditions. Donor aortae from Western diet–fed Ldlr−/− mice were transplanted into normolipidemic wild-type, Ins2Akita (Akita+/−, insulin deficient), human AR (hAR) transgenic, or Akita+/−/hAR mice. Akita+/− mice had impaired plaque regression as measured by changes in plaque size and the contents of CD68+ cells (macrophages), lipids, and collagen. Supporting synergy between hyperglycemia and hAR were the even more pronounced changes in these parameters in Akita+/−/hAR mice, which had atherosclerosis progression in spite of normolipidemia. Plaque CD68+ cells from the Akita+/−/hAR mice had increased oxidant stress and expression of inflammation-associated genes but decreased expression of anti-inflammatory genes. In summary, hAR expression amplifies impaired atherosclerosis regression in diabetic mice, likely by interfering with the expected reduction in plaque macrophage inflammation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».