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Enregistrement W4380447835 · doi:10.1093/ndt/gfad063c_2999

#2999 APABETALONE REDUCES CARDIAC EVENTS IN CKD PATIENTS BY DOWNREGULATING FIBROTIC AND INFLAMMATORY PROCESSES

2023· article· en· W4380447835 sur OpenAlexaff
Dean Gilham, Sylwia Wasiak, Brooke D. Rakai, Li Fu, Laura Tsujikawa, Christopher D. Sarsons, Jan Johansson, Michael Sweeney, Kamyar Kalantar‐Zadeh, Ewelina Kulikowski

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensResverlogix (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMaceFibrosisKidney diseaseInflammationInternal medicineGene expressionExtracellular matrixEndocrinologyKidneyDiabetes mellitusNephrologyMyocardial infarctionGeneCell biologyBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims Major adverse cardiac events (MACE) are a leading cause of mortality in patients with chronic kidney disease (CKD). Apabetalone is an orally available inhibitor of bromodomain & extraterminal (BET) proteins – epigenetic readers that modulate gene expression involved in fibrosis & inflammation. In the phase 3 BETonMACE trial in patients with CVD & diabetes mellitus (NCT02586155), apabetalone reduced MACE by 50% in the subpopulation with CKD (eGFR < 60 mL/min/1.73 m2; HR 0.50 95% CI 0.26,0.96 p = 0.04) indicating favorable response along the kidney-heart axis. This study examines effects of apabetalone in human renal mesangial cells (HRMCs) on fibrotic & inflammatory pathways. In the clinic, we assess plasma levels of fibrotic factors in CKD patients & matched controls after receiving apabetalone. Method TGF-β1 is a pro-fibrotic cytokine that activates HRMCs to over-produce extracellular matrix (ECM). HRMCs were stimulated with TGF-β1 or LPS ± 1-25 µM apabetalone, 0.15-0.5 µM JQ1 or 0.1 µM MZ1 - BET inhibitors (BETi) with chemical scaffolds different than apabetalone. Gene expression was measured by RNA-seq & real-time PCR. RNA-seq was evaluated by Gene Ontology (GO) & Ingenuity Pathway Analysis (IPA). Proteins were measured by immunofluorescence microscopy or ELISA. Collagen gel contraction was assessed in 3D culture. In human subjects, proteomic analysis of plasma was performed via SOMAscan 1.3k 12 hours after 100 mg of apabetalone in CKD patients (n = 8 eGFR < 30 stage 4 or 5) and matched controls (n = 8 eGFR > 60). Results GO analysis of RNA-seq from TGF-β1 stimulated HRMCs showed multiple gene sets associated with ECM production & remodeling in the top 20 affected by BETi. IPA predicted NfkB-RelA and NFkB (complex) were inhibited by apabetalone, consistent with suppressed inflammation. IPA also predicted apabetalone activated pathways of glucose utilization & tolerance of ROS production, including Oxidative Phosphorylation (z-score 5.7, p = 2.95 × 10−3 at 25 µM) & NRF2-Mediated Oxidative Stress Response (z score 2.3, p = 7.9 × 10−12 at 25 µM; z-score 1.6, p = 1.5 × 10−5 at 5 µM). Predicted changes may allow tolerance of elevated glucose. Mechanistically, apabetalone suppressed TGF-β1 induced α-smooth muscle actin (α-SMA) gene expression, a marker of activation, up to 89% (p = 2.8 × 10−6 at 25 µM), and abolished α-SMA filament formation. Consequently, apabetalone opposed TGF-β1 induced collagen gel contraction up to 24% (p = 0.031 at 25 µM). Further, apabetalone countered TGF-β1 induced expression & protein production of key drivers of fibrosis including (a) thrombospondin, an activator of latent TGF-β1 (b) fibronectin, a key ECM component (c) periostin, a promoter of ECM production (d) osteonectin, a regulator of TGF-β1 expression and (e) IL6, a pro-inflammatory cytokine (Table 1). In addition, apabetalone dose dependently opposed LPS stimulated expression of inflammatory genes: IL6 up to 94%, IL1B up to 95% and PTGS2 up to 94% (p<0.001 for each). In all studies, JQ1 or MZ1 had similar activity as apabetalone, confirming on-target BETi effects. In humans, plasma levels of profibrotic and inflammatory markers were reduced 12 hours after receiving apabetalone specifically in those with CKD. Only periostin was reduced in subjects without renal impairment (Table 1). Conclusion Through epigenetic regulation of transcription in HRMCs, apabetalone reduces production of fibrotic & inflammatory factors known to signal along the kidney-heart axis & exacerbate kidney dysfunction. Predicted changes in energy metabolism suggest apabetalone facilitates adaptation to high glucose in kidneys. In a clinical trial, plasma levels of fibrotic & inflammatory factors were reduced specifically in CKD patients receiving apabetalone. Our results provide mechanistic insights into reduced MACE in CKD patients receiving apabetalone in the phase 3 BETonMACE trial & will be further evaluated in an upcoming Phase 3 trial.

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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeEssai non randomisé
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
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