Foam Cell Induction Activates AMPK But Uncouples Its Regulation of Autophagy and Lysosomal Homeostasis
Notice bibliographique
Résumé
The dysregulation of macrophage lipid metabolism drives atherosclerosis. AMP-activated protein kinase (AMPK) is a master regulator of cellular energetics and plays essential roles regulating macrophage lipid dynamics. Here, we investigated the consequences of atherogenic lipoprotein-induced foam cell formation on downstream immunometabolic signaling in primary mouse macrophages. A variety of atherogenic low-density lipoproteins (acetylated, oxidized, and aggregated forms) activated AMPK signaling in a manner that was in part due to CD36 and calcium-related signaling. In quiescent macrophages, basal AMPK signaling was crucial for maintaining markers of lysosomal homeostasis as well as levels of key components in the lysosomal expression and regulation network. Moreover, AMPK activation resulted in targeted upregulation of members of this network via transcription factor EB. However, in lipid-induced macrophage foam cells, neither basal AMPK signaling nor its activation affected lysosomal-associated programs. These results suggest that while the sum of AMPK signaling in cultured macrophages may be anti-atherogenic, atherosclerotic input dampens the regulatory capacity of AMPK signaling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 ».