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Reduction of plasma angiopoietin‐like 2 after cardiac surgery is related to tissue inflammation and senescence status of patients

2019· article· en· W3173317657 sur OpenAlexafffundabout
Pauline Labbé, Pierre‐Emmanuel Noly, Nathalie Thorin‐Trescases, Annik Fortier, Albert Nguyen, Michel Carrier, Éric Thorin

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipid metabolism and disorders
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineBasal (medicine)AdipokineInflammationCardiac surgeryAdipose tissueInternal medicineArterySurgeryCardiologyPathologicalGastroenterologyObesityInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction A strong positive relationship has been reported in humans between high levels of circulating angiopoietin‐like 2 (ANGPTL2), a pro‐inflammatory adipokine, and cardiovascular diseases (CVD). ANGPTL2 levels can predict the incidence of CVD, but whether a cardiac surgery such as a coronary artery bypass graft (CABG), aortic valve replacement or both, is able to modulate ANGPTL2 levels is unknown. Hypothesis Cardiac surgery alleviates cardiac stress and lowers ANGPTL2 circulating levels. Methods In patients undergoing CABG (n=16), valve replacement (n=16), or both (n=15), blood was taken before surgery and 24h, 4±1 days (hospital discharge) and 60±30 days (follow‐up visit) post‐surgery to quantify plasma levels of ANGPTL2 and plasma hs‐CRP levels. Mediastinal adipose tissue (MAT) and internal mammary fragments (IMA) were dissected out during surgery, RNA extracted and gene expression assessed by quantitative RT‐PCR. Results The type of surgery had no impact on the overall profile of plasma ANGPTL2 or hs‐CRP levels post‐surgery. Both markers rose transiently after 24h and returned progressively to baseline levels. However, we observed two different patterns for ANGPTL2: compared to basal values, levels either decreased in 45% (DECREASED group, n=21) or increased in 55% (INCREASED group, n=26) of the patients at the end of the follow‐up (p<0.001). In contrast, hs‐CRP levels were identical between these two groups (p=0.9967). Patients in the INCREASED group were 8 years older (p=0.002), had a higher systolic blood pressure (p=0.038), and they received 20 times more (p<0.0001) noradrenaline 24h after the surgery, suggesting a higher inflammatory response to the surgery. In addition, patients in the INCREASED group tended to develop more acute atrial fibrillation (35% vs . 14% incidence; p=0.112) than patients in the DECREASED group. Changes in plasma ANGPTL2 levels (ΔANGPTL2=final‐initial levels) positively correlated with the mRNA expression of the inflammatory markers TNF‐α and IL‐8 in both MAT and IMA at baseline (p<0.05) and with the senescence‐associated marker p21 in IMA (p=0.009). In other words, high pre‐operative markers of inflammation and senescence were associated with an INCREASED in ANGPTL2 post‐operatively. Conclusion Changes in ANGPTL2 blood levels discriminate between two types of patients depending on known pre‐operative characteristics (age, blood pressure) and unknown inflammatory and senescent status. In younger patients with lower cardiac adipose tissue inflammation and arterial senescence load, ANGPTL2, but not hs‐CRP levels, decreased following cardiac surgery. A higher ANGPTL2 levels post‐cardiac surgery could potentially contribute to cardiovascular events such as atrial fibrillation. Altogether, our data suggest that circulating ANGPTL2 reflects tissue inflammation and senescence. Support or Funding Information This work was funded by grants from the Canadian Institutes of Health Research (MOP 133649 and 14496) (ET) and by the Foundation of the Montreal Heart Institute (ET, MC). This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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'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'admission3
Résumé présentoui

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