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Enregistrement W2981219762 · doi:10.1161/res.125.suppl_1.402

Abstract 402: Adiponectin Receptor 3 is Associated With Endothelial Nitric Oxide Synthase Dysfunction and Predicts Insulin Resistance in South Asians

2019· article· en· W2981219762 sur OpenAlexaff
Mark Chandy, Nazish Sayed, Edward Lau, Chun Liu, Tzu-Tang Wei, Ian Y. Chen, Dilip Thomas, June Rhee, Brad Oh, Lejla Pepic, Mansoor Husain, Thomas Quertermous, Shriram Nallamshetty, Joseph C. Wu

Notice bibliographique

RevueCirculation Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulin resistanceAdiponectinEndocrinologyInsulin receptorInternal medicineType 2 diabetesMedicineInsulinInduced pluripotent stem cellEnosDiabetes mellitusBiologyNitric oxideNitric oxide synthaseGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 2 diabetes (T2DM) is a global epidemic affecting over 400 million people and causes significant morbidity and mortality. T2DM has a strong association with cardiovascular disease (CVD), the number one cause of death globally with 17.5 million deaths per year. A precursor of T2DM, insulin resistance is central to the development of T2DM and is a risk factor for CVD. Insulin resistance is difficult to diagnose and individuals are often untreated prior to the onset of T2DM or CVD. South Asians are more likely to have insulin resistance, diabetes and cardiovascular disease when compared to age matched European cohorts. The molecular mechanisms of why South Asians are predisposed to insulin resistance and consequently cardiovascular disease were investigated using induced pluripotent stem cells (iPSCs) derived endothelial cells (iPSC-EC). Endothelial cells line blood vessels of the cardiovascular system. Unlike previous models, iPSC-EC are unique because they contain the individual's genetic information and the environmental influences retained in epigenetic marks are removed via reprogramming and differentiation. iPSC-ECs from insulin resistant South Asians show evidence of impaired insulin signaling as evidenced by decreased Akt phosphorylation, and paradoxically overexpression of eNOS and adiponectin receptor 3. In the cellular milieu of prediabetes, insulin resistance iPSC-ECs show impaired tubule formation and nitric oxide release. When adiponectin receptor 3 expression is suppressed using siRNA, eNOS expression decreases and expression of components of the insulin signaling cascade are improved to levels observed in control iPSC-ECs. Multiple linear regression modeling of clinical characteristics and gene and cellular phenotype was used to develop a scoring system that predicts a patient’s risk of developing insulin resistance and hence subsequently diabetes and cardiovascular complications. To our knowledge, this is the first iPSC-derived endothelial cell risk calculator with the potential to identify South Asian patients at risk for developing insulin resistance and cardiovascular disease before disease onset, which would allow for the early implementation of interventions that prevent morbidity and mortality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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