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Enregistrement W4315785463 · doi:10.1097/01.hjh.0000912948.02806.e4

S-07-6: NEUTROPHIL EXTRACELLULAR TRAPS AS MEDIATORS OF ENDOTHELIAL DAMAGE IN HYPERTENSION AND DIABETES

2023· article· en· W4315785463 sur OpenAlexaff
Chloé Landry, Fengxia Xiao, Jean Francois Thibodeau, Chet E. Holterman, Lihua Xhu, Alex Gutsol, C. Kennedy, Dylan Burger

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative Mechanisms
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeutrophil extracellular trapsMedicineEndothelial dysfunctionDiabetes mellitusEndothelial stem cellHuman umbilical vein endothelial cellInflammationImmunologyUmbilical veinExtracellularPathogenesisEndocrinologyInternal medicineCell biologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Endothelial dysfunction (ED) plays a key role in the pathogenesis of hypertension and diabetes, yet its molecular determinants are poorly understood. Concomitant hypertension and diabetes can synergistically increase damage to the vasculature, with increasing evidence suggesting that resulting immune dysregulation may contribute to endothelial injury. Neutrophil extracellular traps (NETs), networks of chromatin and protein-containing extracellular fibers released to fight infection, are generated from neutrophils following activation of the citrullinating enzyme peptidylarginine deiminase 4 (PAD4). PAD4 has been shown to be upregulated in atherosclerosis, vasculitis, and various inflammatory autoimmune diseases, leading to NET-induced endothelial injury. Whether NETs could contribute to hypertension- and diabetes-induced ED has not been established. The objective of the present study is to investigate the impact of hypertension and diabetes on PAD4 activity and the contribution of NETs to resulting vascular injury. Design and Methods: Promyelocytic HL-60 cells were differentiated to neutrophil-like cells and treated with angiotensin II (10−7 M) and/or high glucose (25 mM) for 24 hours, with or without subsequent NET-inducing PMA stimulation (500 nM). NETs were isolated from the culture medium by differential centrifugation and assessed by Western blot analysis of citrullinated histone H3 (citH3, a primary NET component). Isolated NETs were used to treat Human Umbilical Vein Endothelial Cells (HUVECs) at 0.5–500 ng/ml for 24 hours, after which cell viability (XTT cell assay) and proliferation (BrdU assay) were measured. We also assessed NETosis in mice expressing human renin in the liver (TTRhRen) intercrossed with OVE26 diabetic mice [i.e. hypertensive-diabetic, HD mice], compared with wild-type (WT) FVBN/J mice. We examined kidney levels of citH3, neutrophil elastase (NE), and PAD4 expression by immunohistochemistry. Results: Treatment with high glucose, but not angiotensin II, increased citH3 levels in neutrophil-like cells. NETs isolated from PMA-stimulated cells decreased HUVEC viability by ∼2-fold at 5 ng/ml (P = < 0.0001), and dose dependently decreased proliferation from 0.5–500 ng/ml, with a ∼80% decrease at 500 ng/ml. In HD mice, we observed a significant increase in kidney levels of citH3 (P < 0.0001), NE (P < 0.0001), and PAD4 (P < 0.0001), which was associated with the presence of albuminuria and increased blood pressure levels. Conclusion: These results suggest that NETs are upregulated in hypertension and diabetes and may contribute to endothelial damage and microvascular injury.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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