Abstract 11904: Lipoprotein(a) Integrates Monocyte-Mediated Thrombosis and Inflammation in Atherosclerotic Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Lipoprotein (a) [Lp(a)] drives atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) through multiple mechanisms including cholesterol accumulation, inflammation, and thrombosis. However, the effects of Lp(a) on monocyte activation and monocyte-mediated thrombosis are unknown. Hypothesis: Lp(a) itself can activate monocytes, driving inflammation and thrombosis in parallel. Methods: We employed systems biology approaches consisting of proteomics, transcriptomics, and mass cytometry to define the immune cellular and molecular phenotypes in ASCVD subjects with high and low Lp(a) levels and leveraged cell models to define the mechanisms through which Lp(a) drives monocyte inflammation and thrombosis. We included study participants with CHD who were aged 18 to 80 years with Lp(a) concentrations > 150 nmol/L (cases) and <75 nmol/L (controls). Results: Circulating markers of inflammation (CCL3, CD40) and vascular dysfunction (PAR1, tissue factor [TF]) were elevated in subjects with high Lp(a) levels compared with those with low Lp(a) levels. Additionally, although total monocytes levels and hs-CRP levels were similar between the groups, CD14+ monocytes from ASCVD subjects with an elevated Lp(a) were primed and expressed more TF at baseline and in response to stress. Mechanistically, we found that Lp(a) itself can activate monocytes through Toll-like receptors (TLR) and nuclear factor kappa B (NFκB) signaling, driving both TF expression and TF activity (Figure). Conclusions: Overall, these studies are the first to link Lp(a) to monocyte-mediated inflammation and thrombosis in ASCVD subjects, demonstrating a novel mechanism through TLR2, NFκB, and monocyte TF through which Lp(a) amplifies immunothrombotic risk.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».