Endothelial Cell CD36 Reduces Atherosclerosis and Controls Systemic Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
High-fat Western diets contribute to tissue dysregulation of fatty acid and glucose intake, resulting in obesity and insulin resistance and their sequelae, including atherosclerosis. New therapies are desperately needed to interrupt this epidemic. The significant idea driving this research is that the understudied regulation of fatty acid entry into tissues at the endothelial cell (EC) interface can provide novel therapeutic targets that will greatly modify health outcomes and advance health-related knowledge. Dysfunctional endothelium, defined as activated, pro-inflammatory, and pro-thrombotic, is critical in atherosclerosis initiation, in modulating thrombotic events that could result in myocardial infarction and stroke, and is a hallmark of insulin resistance. Dyslipidemia from high-fat diets overwhelmingly contributes to the development of dysfunctional endothelium. CD36 acts as a receptor for pathological ligands generated by high-fat diets and in fatty acid uptake, and therefore, it may additionally contribute to EC dysfunction. We created EC CD36 knockout (CD36°) mice using cre-lox technology and a cre-promoter that does not eliminate CD36 in hematopoietic cells (Tie2e cre). These mice were studied on different diets, and crossed to the low density lipoprotein receptor (LDLR) knockout for atherosclerosis assessment. Our data show that EC CD36° and EC CD36°/LDLR° mice have metabolic changes suggestive of an uncompensated role for EC CD36 in fatty acid uptake. The mice lacking expression of EC CD36 had increased glucose clearance compared with controls when fed with multiple diets. EC CD36° male mice showed increased carbohydrate utilization and decreased energy expenditure by indirect calorimetry. Female EC CD36°/LDLR° mice have reduced atherosclerosis. Taken together, these data support a significant role for EC CD36 in systemic metabolism and reveal sex-specific impact on atherosclerosis and energy substrate use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».