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Enregistrement W4213423229 · doi:10.1186/s12933-022-01458-z

MiR-30 promotes fatty acid beta-oxidation and endothelial cell dysfunction and is a circulating biomarker of coronary microvascular dysfunction in pre-clinical models of diabetes

2022· article· en· W4213423229 sur OpenAlexafffund
Shawn Veitch, Makon‐Sébastien Njock, Mark Chandy, M. Ahsan Siraj, Lijun Chi, HaoQi Mak, Kai Yu, Kumaragurubaran Rathnakumar, Carmina Anjelica Perez-Romero, Zhiqi Chen, Faisal J. Alibhai, Dakota Gustafson, Sneha Raju, Ruilin Wu, Dorrin Zarrin Khat, Yaxu Wang, Amalia Caballero, Patrick Meagher, Edward Lau, Lejla Pepic, Henry S. Cheng, Natalie J. Galant, Kathryn L. Howe, Ren‐Ke Li, Kim A. Connelly, Mansoor Husain, Paul Delgado-Olguı́n, Jason E. Fish

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreHospital for Sick ChildrenSt. Michael's HospitalToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Vascular Network
Mots-clésEndothelial dysfunctionMedicineInternal medicineDownregulation and upregulationDiastoleCardiologyDiabetes mellitusType 2 diabetesOxidative stressHeart failureEjection fractionBiomarkerEndocrinologyBiologyBlood pressureBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Type 2 diabetes (T2D) is associated with coronary microvascular dysfunction, which is thought to contribute to compromised diastolic function, ultimately culminating in heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF). The molecular mechanisms remain incompletely understood, and no early diagnostics are available. We sought to gain insight into biomarkers and potential mechanisms of microvascular dysfunction in obese mouse (db/db) and lean rat (Goto-Kakizaki) pre-clinical models of T2D-associated diastolic dysfunction. METHODS: The microRNA (miRNA) content of circulating extracellular vesicles (EVs) was assessed in T2D models to identify biomarkers of coronary microvascular dysfunction/rarefaction. The potential source of circulating EV-encapsulated miRNAs was determined, and the mechanisms of induction and the function of candidate miRNAs were assessed in endothelial cells (ECs). RESULTS: We found an increase in miR-30d-5p and miR-30e-5p in circulating EVs that coincided with indices of coronary microvascular EC dysfunction (i.e., markers of oxidative stress, DNA damage/senescence) and rarefaction, and preceded echocardiographic evidence of diastolic dysfunction. These miRNAs may serve as biomarkers of coronary microvascular dysfunction as they are upregulated in ECs of the left ventricle of the heart, but not other organs, in db/db mice. Furthermore, the miR-30 family is secreted in EVs from senescent ECs in culture, and ECs with senescent-like characteristics are present in the db/db heart. Assessment of miR-30 target pathways revealed a network of genes involved in fatty acid biosynthesis and metabolism. Over-expression of miR-30e in cultured ECs increased fatty acid β-oxidation and the production of reactive oxygen species and lipid peroxidation, while inhibiting the miR-30 family decreased fatty acid β-oxidation. Additionally, miR-30e over-expression synergized with fatty acid exposure to down-regulate the expression of eNOS, a key regulator of microvascular and cardiomyocyte function. Finally, knock-down of the miR-30 family in db/db mice decreased markers of oxidative stress and DNA damage/senescence in the microvascular endothelium. CONCLUSIONS: MiR-30d/e represent early biomarkers and potential therapeutic targets that are indicative of the development of diastolic dysfunction and may reflect altered EC fatty acid metabolism and microvascular dysfunction in the diabetic heart.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,234
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations80
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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