‘Blow my mind(in)’ – mindin neutralization for the prevention of atherosclerosis?
Notice bibliographique
Résumé
The hallmark features of atherosclerosis include accumulation of low-density lipoprotein (LDL) carrying cholesterol in the vessel wall, formation of lipid-laden foam cells, and the creation of a pro-inflammatory microenvironment. To date, no effective treatments are clinically available for increasing cholesterol efflux from vascular macrophages and inducing reverse cholesterol transport (RCT). In an article published recently in Clinical Science (vol 132, issue 6, 1199-1213), Zhang and colleagues identified the extracellular matrix protein mindin/spondin 2 as a positive regulator of atherosclerosis. Genetic knockout of mindin in apolipoprotein-E (apoE)−/− mice attenuated atherosclerosis, foam cell formation, and inflammation within the vessel wall. Conversely, selective overexpression of mindin in macrophages in apoE−/− mice was sufficient to promote the greater severity of atherosclerosis. Interestingly, foam cell formation was closely associated with the expression of cholesterol transporters (ABCA1 and ACBG1) that facilitate cholesterol efflux. Liver X receptor (LXR)-β is a key modulator of cholesterol transporter expression and formed direct interactions with mindin. Furthermore, the protective effects of mindin deficiency on foam cell formation were blocked by inhibition of LXR-β. This article highlights a novel role of mindin in modulating foam cell formation and atherosclerosis development in mice through direct regulation of LXR-β. Thus far, direct targetting of LXR-β via pharmacological agonists has proven to be problematic due to the lack of subtype selective inhibitors and associated adverse effects. Indirect targetting of LXR-β, therefore, via mindin inhibition offers a new therapeutic strategy for increasing LXR-β induced cholesterol efflux, reducing foam cell formation, and preventing or treating atherosclerosis.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».