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Enregistrement W3106805418 · doi:10.1161/circulationaha.118.038379

<i>RIPK1</i> Expression Associates With Inflammation in Early Atherosclerosis in Humans and Can Be Therapeutically Silenced to Reduce NF-κB Activation and Atherogenesis in Mice

2020· article· en· W3106805418 sur OpenAlexaff
Denuja Karunakaran, My-Anh Nguyen, Michèle Geoffrion, Dianne Vreeken, Zachary Lister, Henry S. Cheng, Nicola Otte, Patricia Essebier, Hailey Wyatt, Joshua W. Kandiah, Richard G. Jung, Francis J. Alenghat, Ana Mompeón, Richard Lee, Calvin Pan, Emma Gordon, Adil Rasheed, Aldons J. Lusis, Peter Liu, Ljubica Matic, Ulf Hedin, Jason E. Fish, Liang Guo, Frank D. Kolodgie, Renu Virmani, Janine M. van Gils, Katey J. Rayner

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell death mechanisms and regulation
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésNecroptosisRIPK1InflammationCancer researchCell biologyProinflammatory cytokineKinaseProtein kinase ATumor necrosis factor alphaMedicineApoptosisProgrammed cell deathImmunologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chronic activation of the innate immune system drives inflammation and contributes directly to atherosclerosis. We previously showed that macrophages in the atherogenic plaque undergo RIPK3 (receptor-interacting serine/threonine-protein kinase 3)-MLKL (mixed lineage kinase domain-like protein)–dependent programmed necroptosis in response to sterile ligands such as oxidized low-density lipoprotein and damage-associated molecular patterns and that necroptosis is active in advanced atherosclerotic plaques. Upstream of the RIPK3-MLKL necroptotic machinery lies RIPK1 (receptor-interacting serine/threonine-protein kinase 1), which acts as a master switch that controls whether the cell undergoes NF-κB (nuclear factor κ-light-chain-enhancer of activated B cells)–dependent inflammation, caspase-dependent apoptosis, or necroptosis in response to extracellular stimuli. We therefore set out to investigate the role of RIPK1 in the development of atherosclerosis, which is driven largely by NF-κB–dependent inflammation at early stages. We hypothesize that, unlike RIPK3 and MLKL, RIPK1 primarily drives NF-κB–dependent inflammation in early atherogenic lesions, and knocking down RIPK1 will reduce inflammatory cell activation and protect against the progression of atherosclerosis. Methods: We examined expression of RIPK1 protein and mRNA in both human and mouse atherosclerotic lesions, and used loss-of-function approaches in vitro in macrophages and endothelial cells to measure inflammatory responses. We administered weekly injections of RIPK1 antisense oligonucleotides to Apoe −/− mice fed a cholesterol-rich (Western) diet for 8 weeks. Results: We find that RIPK1 expression is abundant in early-stage atherosclerotic lesions in both humans and mice. Treatment with RIPK1 antisense oligonucleotides led to a reduction in aortic sinus and en face lesion areas (47.2% or 58.8% decrease relative to control, P <0.01) and plasma inflammatory cytokines (IL-1α [interleukin 1α], IL-17A [interleukin 17A], P <0.05) in comparison with controls. RIPK1 knockdown in macrophages decreased inflammatory genes (NF-κB, TNFα [tumor necrosis factor α], IL-1α) and in vivo lipopolysaccharide- and atherogenic diet–induced NF-κB activation. In endothelial cells, knockdown of RIPK1 prevented NF-κB translocation to the nucleus in response to TNFα, where accordingly there was a reduction in gene expression of IL1B , E-selectin , and monocyte attachment. Conclusions: We identify RIPK1 as a central driver of inflammation in atherosclerosis by its ability to activate the NF-κB pathway and promote inflammatory cytokine release. Given the high levels of RIPK1 expression in human atherosclerotic lesions, our study suggests RIPK1 as a future therapeutic target to reduce residual inflammation in patients at high risk of coronary artery disease.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations230
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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