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Enregistrement W3011698781 · doi:10.1101/2020.03.10.985382

Inhibition and down regulation of the serotonin transporter contribute to the progression of degenerative mitral regurgitation

2020· preprint· en· W3011698781 sur OpenAlexaff
Robert J. Levy, Emmett Fitzpatrick, Estíbaliz Castillero, Halley J. Shukla, Vaishali V. Inamdar, Arbi Aghali, Juan B. Grau, Nancy Rioux, Elisa Salvati, Samuel Keeney, Itzhak Nissim, Robert C. Gorman, Lubica Rauova, Stanley J. Stachelek, Chase R. Brown, Abba Μ. Krieger, Giovanni Ferrari

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of PennsylvaniaNational Institutes of HealthChildren's Hospital of Philadelphia
Mots-clésSerotonin transporterSerotoninInternal medicineMitral regurgitationReuptake inhibitorEndocrinologyMedicineFluoxetine5-HT receptorReuptakeReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims Heart valve disease attributed to serotonin (5HT) has been observed with 5HT-secreting carcinoid tumors and in association with medications, such as the diet drug, Dexfenfluoramine, a serotonin transporter (SLC6A4) inhibitor and 5HT receptor (HTR) 2B agonist. HTR2B signaling upregulates TGFβ-1 resulting in increased production of extracellular matrix proteins. SLC6A4 internalizes 5HT, limiting HTR signaling. Selective 5HT reuptake inhibitors (SSRI), widely used antidepressants, target SLC6A4, thus enhancing HTR signaling. However, 5HT and SLC6A4 mechanisms have not been previously associated with degenerative mitral regurgitation (MR). The present studies investigated the hypothesis that both dysregulation of SLC6A4 and inhibition of SLC6A4 contribute to the pathophysiology of MR. Methods and Results Here we report SLC6A4 related studies of 225 patients with MR requiring surgery. A multivariate analysis showed that SSRI use in MR patients was associated with surgery at a younger age, indicating more rapidly progressive MR (p=0.0183); this was confirmed in a national dataset (p<0.001). Aspirin use by MR patients was associated with surgery at an older age (p=0.0055). Quantitative reverse transcriptase PCR of MR leaflet RNA from 44 patients, and 20 normal mitral leaflets from heart transplant recipients, demonstrated down regulation in MR of both SLC6A4 and vesicular monoamine transporter-2 (SLC18A2), that packages 5HT (p<0.001). Human mitral valve interstitial cells cultivated with Fluoxetine, a SSRI, demonstrated down regulation of SLC6A4 and upregulation of HTR2B, compared to untreated, in cells from both normal and MR leaflets. Platelet 5HT studies in healthy subjects without heart disease used ADP-induced activation to model MR-associated activation. Fluoxetine significantly increased platelet activation and plasma 5HT levels, while Aspirin inhibited ADP platelet activation. Conclusions Down regulation and inhibition of SLC6A4 influences MR through enhanced HTR signaling. SSRI may further influence MR through inhibition and down regulation of SLC6A4, upregulation of HTR2B, and increased platelet release of 5HT. Translational Perspective Degenerative mitral valve regurgitation (MR) affects millions, and there is no medical therapy for this disease. MR becomes progressively worse, and for severe MR, the only option is cardiac surgery. Serotonin (5HT) is best known as a neurotransmitter. However, 5HT secreting carcinoid tumors cause a cardiac valve disorder in many cases, and 5HT related medications, such as the diet drug Fenfluoramine, have been associated with the development of cardiac valve disease. The present paper presents evidence that diminished serotonin transporter (SLC6A4) expression and inhibition, lead to increased 5HT receptor signaling, contributing to the progression of MR.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,256 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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