COL6A3-derived endotrophin mediates the effect of obesity on coronary artery disease: an integrative proteogenomics analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Obesity strongly increases the risk of cardiometabolic diseases, yet the underlying mediators of this relationship are not fully understood. Given that obesity has broad effects on circulating protein levels, we investigated circulating proteins that mediate the effects of obesity on coronary artery disease (CAD), stroke, and type 2 diabetes—since doing so may prioritize targets for therapeutic intervention. By integrating proteome-wide Mendelian randomization (MR) screening 4,907 plasma proteins, colocalization, and mediation analyses, we identified seven plasma proteins, including collagen type VI α3 (COL6A3). COL6A3 was strongly increased by body mass index (BMI) ( β = 0.32, 95% CI: 0.26–0.38, P = 3.7 × 10 -8 per s.d. increase in BMI) and increased the risk of CAD (OR = 1.47, 95% CI:1.26–1.70, P = 4.5 × 10 -7 per s.d. increase in COL6A3). Notably, COL6A3 is cleaved at its C-terminus to produce endotrophin, which was found to mediate this effect on CAD. In single-cell RNA sequencing of adipose tissues and coronary arteries, COL6A3 was highly expressed in cell types involved in metabolic dysfunction and fibrosis. Finally, we found that body fat reduction can reduce plasma levels of COL6A3-derived endotrophin, thereby highlighting a tractable way to modify endotrophin levels. In summary, we provide actionable insights into how circulating proteins mediate the effect of obesity on cardiometabolic diseases and prioritize endotrophin as a potential therapeutic target.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».