Potential role of epicardial adipose tissue in coronary artery endothelial cell dysfunction in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease is the most prevalent cause of morbidity and mortality in diabetes. Epicardial adipose tissue (EAT) lies in direct contact with the myocardium and coronary arteries and can influence cardiac (patho) physiology through paracrine signaling pathways. This study hypothesized that the proteins released from EAT represent a critical molecular link between the diabetic state and coronary artery endothelial cell dysfunction. To simulate type 2 diabetes-associated metabolic and inflammatory status in an ex vivo tissue culture model, human EAT samples were treated with a cocktail composed of high glucose, high palmitate, and lipopolysaccharide (gplEAT) and were compared with control EAT (conEAT). Compared to conEAT, gplEAT showed a markedly increased gene expression profile of proinflammatory cytokines, corroborating EAT inflammation, a hallmark feature observed in patients with type 2 diabetes. Luminex assay of EAT-secretome identified increased release of various proinflammatory cytokines, including tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha), interferon-alpha 2 (IFNA2), interleukin 1 beta (IL1B), interleukin 5 (IL5), interleukin 13 (IL13), and CCL5, among others, in response to high glucose, high palmitate, and lipopolysaccharide. Conditioned culture media was used to collect the concentrated proteins (CPs). In response to gplEAT-CPs, human coronary artery endothelial cells (HCAECs) exhibited an inflammatory endothelial cell phenotype, featuring a significantly increased gene expression of proinflammatory cytokines and cell surface expression of VCAM-1. Moreover, gplEAT-CPs severely decreased Akt-eNOS signaling, nitric oxide production, and angiogenic potential of HCAECs, when compared with conEAT-CPs. These findings indicate that EAT inflammation may play a key role in coronary artery endothelial cell dysfunction in type 2 diabetes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».