Atheroprotective and atheroregressive potential of azapeptide derivatives of GHRP-6 as selective CD36 ligands in apolipoprotein E-deficient mice
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims Scavenger receptor class B member 3, also known as cluster of differentiation-36 (CD36) receptor, is involved in the uptake and accumulation of modified lipoprotein in macrophages, driving atherosclerosis progression. Azapeptide analogs of growth hormone-releasing peptide-6 (GHRP-6) have been developed as selective CD36 ligands and evaluated for their anti-atherosclerotic properties in apoe −/− mice. Methods From 4 to 19 weeks of age, male apoe −/− mice were fed a high fat high cholesterol (HFHC) diet, then switched to normal chow and treated daily with 300 nmol/kg of MPE-001 ([aza-Tyr 4 ]-GHRP-6) or MPE-003 ([aza-( N,N -diallylaminobut-2-ynyl)Gly 4 ]-GHRP-6) for 9 weeks. In another protocol, mice were fed a HFHC diet throughout the study. Results Azapeptides decreased lesion progression in the aortic arch and reduced aortic sinus lesion areas below pre-existing lesions levels in apoe −/− mice which were switched to chow diet . In mice fed a HFHC throughout the study, azapeptides reduced lesion progression in the aortic vessel and sinus. The anti-atherosclerotic effect of azapeptides was associated with a reduced ratio of iNOS + /CD206 + macrophages within lesions, and lowered plasma inflammatory cytokine levels. Monocytes from azapeptide-treated mice showed altered mitochondrial oxygen consumption rates, consistent with an M2-like phenotype. These effects were dependent on CD36, and not observed in apoe −/− cd36 −/− mice. Conclusions Azapeptides MPE-001 and MPE-003 diminished aortic lesion progression and reduced, below pre-existing levels, lesions in the aortic sinus of atherosclerotic mice. A relative increase of M2-like macrophages was observed in lesions, associated with reduced systemic inflammation. Development of CD36-selective azapeptide ligands merits consideration for treating atherosclerotic disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».