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Enregistrement W2921361317 · doi:10.1161/atvb.38.suppl_1.620

Abstract 620: miRNA Nanoparticles Targeting Cholesterol Efflux: a Promising Tool for the Treatment of Atherosclerosis

2018· article· en· W2921361317 sur OpenAlexaff
My-Anh Nguyen, Leah C. Susser, Suresh Gadde, Katey J. Rayner

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensOttawa Heart InstituteUniversity of OttawaMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésABCA1microRNAEffluxChitosanCholesterolChemistryNucleic acidCell biologyBiologyGeneBiochemistryTransporter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevention and treatment of cardiovascular diseases (CVD) has largely focused on lowering circulating LDL cholesterol, yet a significant burden of atherosclerotic disease remains even with low LDL. Recently, microRNAs (miRNAs) have emerged as exciting therapeutic targets for CVD. miRNAs are small noncoding RNAs that post-transcriptionally regulate gene expression by degradation or translational inhibition of target mRNAs. A number of miRNAs have been found to modulate all stages of atherosclerosis, particularly those that promote cholesterol efflux from lipid laden macrophages in the vessel wall. However, one of the major challenges of miRNA-based therapy is to achieve tissue-specific, efficient and safe delivery of miRNAs in vivo . Objective: We therefore sought to develop chitosan/miRNA nanoparticles, deliver them to the plaque, and determine if these miRNAs can promote cholesterol efflux to decrease atherosclerosis. Results: We conjugated negatively charged miRNAs with tripolyphosphate (TPP) to support crosslinks between polymeric and nucleic acid units, which were then mixed with varying ratios of chitosan polymer to form nanoparticles that ranged from 150-180nm in size. We next optimized the efficiency of intracellular delivery of different chitosan/miRNA ratios to mouse macrophages (MΦ). We find chitosan nanoparticles can protect as well as transfer exogenous miR-33 to naïve MΦ and reduce mRNA and protein expression of its target gene, ABCA1, confirming that miRNAs delivered via nanoparticle can escape the endosomal system and function in the RISC complex. Because ABCA1 plays a key role in stimulating the efflux of cholesterol from MΦ, we also confirmed that MΦ treated with chitosan/miR-33 nanoparticles exhibited reduced cholesterol efflux to Apolipoprotein A1, further confirming functional delivery of the miRNA. Using this formulation, we have developed a panel of miRNA nanoparticles delivering miRNAs that enhance ABCA1 expression and promote cholesterol efflux. Conclusions: miRNAs can be efficiently delivered to macrophages via nanoparticles where they can function to regulate ABCA1 expression and cholesterol efflux, suggesting that these miRNA-nanoparticles can be used in vivo to target atherosclerotic lesions.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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