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Enregistrement W4225424835 · doi:10.1096/fasebj.2022.36.s1.r3003

DNA Methylation Underlies the Long‐Term Association Between Periodontitis and Atherosclerotic Cardiovascular Disease

2022· article· en· W4225424835 sur OpenAlexaff
Maria Febbraio, Mohamed A. Omar

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriodontitisMedicineImmunologyDNA methylationPorphyromonas gingivalisPeriodontal pathogenInternal medicineBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Periodontitis, one of the most common inflammatory conditions, and the leading cause of adult tooth loss, has been identified as an independent risk factor for cardiovascular disease (CVD). Long‐term studies in edentulous patients with a history of periodontitis showed persistence of increased CVD risk for years after edentulism, suggesting that clinical elimination of disease is not sufficient in decreasing periodontitis‐induced CVD risk. This is similar to other CVD risk factors, such as smoking and diabetes. We hypothesized that periodontitis induces epigenetic changes in hematopoietic stem cells in the bone marrow (BM), and such changes persist after clinical elimination of the disease and underlie the induced‐CVD risk. To simulate clinical elimination of periodontitis and persistence of the hypothesized epigenetic reprogramming, we used a BM transplant approach. Using the low density lipoprotein receptor ( LDLR ) KO atherosclerosis mouse model, BM donor mice were fed a high fat diet (HFD) to induce atherosclerosis, and orally inoculated with Porphyromonas gingivalis ( Pg ), a keystone periodontal pathogen, to induce periodontitis; a second group was sham inoculated. (We previously showed that HFD‐fed, Pg inoculated mice developed more atherosclerosis than sham‐inoculated). Naïve LDLR KO mice were irradiated and transplanted with BM from one of the 2 donor groups. Recipients of BM from Pg ‐inoculated donors developed significantly more atherosclerosis, accompanied by more pro‐inflammatory plasma and macrophage cytokine profiles. Using whole genome bisulfite sequencing, 375 differentially methylated regions (DMR), and a global hypomethylation in recipients of BM from Pg ‐inoculated donors, were identified. Some DMRs pointed to involvement of enzymes with major roles in methylation and demethylation. In recipients of BM from Pg ‐inoculated donors, methionine adenosyl transferase (MAT), which catalyzes the conversion of methionine to S‐denosylmethionine (SAM), the universal methyl‐donor, was hypermethylated. The gene for S‐adenosylhomocysteine hydrolase, which catalyzes the reversible conversion of the potent methylation inhibitor, S‐adenosylhomocysteine (SAH), to homocysteine and adenosine, was also hypermethylated. In contrast, the de‐methylation enzyme, Ten‐Eleven Translocase (TET) 2, was hypomethylated. In validation assays, we found a significant increase in activity of TET2 and a decrease in activity of DNA methyltransferases. Plasma SAH levels were significantly higher and the SAM to SAH ratio was decreased, both of which have been associated with CVD. Homocysteine, is at the intersection of the methionine cycle and the transsulphuration pathway, where it can either be re‐methylated to methionine and go through the methionine cycle, or it can synthesize cysteine through the transsulphuration pathway. Glutathione, a critical antioxidant, is the end‐product of the transsulphuration pathway. In conditions of oxidative stress, the transsulphuration pathway is favored over the methionine cycle. Periodontitis is associated with oxidative stress. These data suggest a paradigm shifting mechanism linking epigenetic changes in gene methylation with the long term association between periodontitis and atherosclerotic CVD.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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