Caffeine prevents restenosis and inhibits vascular smooth muscle cell proliferation through the induction of autophagy
Notice bibliographique
Résumé
Caffeine is among the most highly consumed substances worldwide, and it has been associated with decreased cardiovascular risk. Although caffeine has been shown to inhibit the proliferation of vascular smooth muscle cells (VSMCs), the mechanism underlying this effect is unknown. Here, we demonstrated that caffeine decreased VSMC proliferation and induced macroautophagy/autophagy in an in vivo vascular injury model of restenosis. Furthermore, we studied the effects of caffeine in primary human and mouse aortic VSMCs and immortalized mouse aortic VSMCs. Caffeine decreased cell proliferation, and induced autophagy flux via inhibition of MTOR signaling in these cells. Genetic deletion of the key autophagy gene Atg5, and the Sqstm1/p62 gene encoding a receptor protein, showed that the anti-proliferative effect by caffeine was dependent upon autophagy. Interestingly, caffeine also decreased WNT-signaling and the expression of two WNT target genes, Axin2 and Ccnd1 (cyclin D1). This effect was mediated by autophagic degradation of a key member of the WNT signaling cascade, DVL2, by caffeine to decrease WNT signaling and cell proliferation. SQSTM1/p62, MAP1LC3B-II and DVL2 were also shown to interact with each other, and the overexpression of DVL2 counteracted the inhibition of cell proliferation by caffeine. Taken together, our in vivo and in vitro findings demonstrated that caffeine reduced VSMC proliferation by inhibiting WNT signaling via stimulation of autophagy, thus reducing the vascular restenosis. Our findings suggest that caffeine and other autophagy-inducing drugs may represent novel cardiovascular therapeutic tools to protect against restenosis after angioplasty and/or stent placement.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».