Dalcetrapib and anacetrapib increase apolipoprotein E-containing HDL in rabbits and humans
Notice bibliographique
Résumé
The large HDL particles generated by administration of cholesteryl ester transfer protein inhibitors (CETPi) remain poorly characterized, despite their potential importance in the routing of cholesterol to the liver for excretion, which is the last step of the reverse cholesterol transport. Thus, the effects of the CETPi dalcetrapib and anacetrapib on HDL particle composition were studied in rabbits and humans. The association of rabbit HDL to the LDL receptor (LDLr) in vitro was also evaluated. New Zealand White rabbits receiving atorvastatin were treated with dalcetrapib or anacetrapib. A subset of patients from the dal-PLAQUE-2 study treated with dalcetrapib or placebo were also studied. In rabbits, dalcetrapib and anacetrapib increased HDL-C by more than 58% (P < 0.01) and in turn raised large apo E-containing HDL by 66% (P < 0.001) and 59% (P < 0.01), respectively. Additionally, HDL from CETPi-treated rabbits competed with human LDL for binding to the LDLr on HepG2 cells more than control HDL (P < 0.01). In humans, dalcetrapib increased concentrations of large HDL particles (+69%, P < 0.001) and apo B-depleted plasma apo E (+24%, P < 0.001), leading to the formation of apo E-containing HDL (+47%, P < 0.001) devoid of apo A-I. Overall, in rabbits and humans, CETPi increased large apo E-containing HDL particle concentration, which can interact with hepatic LDLr. The catabolism of these particles may depend on an adequate level of LDLr to contribute to reverse cholesterol transport.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».