792-P: GLP-1 RA Therapy Increases Circulating Vascular Regenerative Cell Content and Decreases Inflammatory Burden in People with T2D
Notice bibliographique
Résumé
CV outcome trials have established that long-term use of GLP-1 receptor agonists (GLP-1RAs) yields important CV benefits in people with T2D. Similar to SGLT2i, GLP-1RAs are recommended for people with T2D who have established CVD and heart failure regardless of their A1C. In a randomized trial of people with T2D and coronary artery disease, use of the SGLT2i empagliflozin for 6 months increased the frequency of vascular regenerative (VR) cells in the circulation. To determine if GLP-1RA therapy has a similar impact on the same VR cell populations, we retrospectively analyzed data from an ongoing research program with adults >40 years of age with T2D. Peripheral blood mononuclear cells were isolated and profiled with an established flow cytometry assay that was founded on the activity of the anti-oxidative enzyme aldehyde dehydrogenase (ALDH) that is highly expressed in progenitor (ALDHhi) versus mature (ALDHlow) cells. At baseline, 17 participants were on a GLP-1RA (9 of whom were also on an SGLT2i), 33 were on an SGLT2i but not a GLP-1RA, and 28 were on neither drug class. Mean age, weight, BMI, A1C, and duration of T2D was balanced across the groups. The frequency of ALDHhiSSClow cells (primitive hematopoietic and endothelial progenitor cells that coordinate angiogenesis) was higher in participants who were on a GLP-1RA (0.064%) or an SGLT2i (0.048%) relative to those not on either drug class (0.037%; P<0.05 for both). The frequencies of VR ALDHhiSSCmid monocytes in the three groups were comparable. The frequency of pro-inflammatory ALDHhiSSChi granulocyte precursor cells in participants on a GLP-1RA (2.9%) was lower than that in individuals on an SGLT2i (4.3%; P=0.05) or not on either drug class (5.2%; P<0.01). GLP-1RA therapy in people with T2D was associated with greater VR cell content and lower inflammatory burden. Augmented vessel repair mediated by higher VR cell content may account in part for the CV benefits observed with GLP-1RA in the setting of T2D. Disclosure A.Krishnaraj: None. B.Park: None. E.Bakbak: None. Y.Pan: None. A.Quan: None. H.Teoh: None. S.Verma: Advisory Panel; Amgen Canada, AstraZeneca, Bayer Inc., Boehringer Ingelheim and Eli Lilly Alliance, HLS Therapeutics Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Novartis Canada, Novartis, Novo Nordisk, Novo Nordisk Canada Inc., Consultant; AstraZeneca, Other Relationship; Amarin Corporation, AstraZeneca, Bayer Inc., Boehringer Ingelheim and Eli Lilly Alliance, Boehringer Ingelheim International GmbH, Canadian Medical and Surgical Knowledge Translation Research Group, EOCI Pharmacomm, HLS Therapeutics Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Novartis Canada, Novo Nordisk, Novo Nordisk Canada Inc., Pfizer Inc., PhaseBio Pharmaceuticals, Inc., S & L Solutions Event Management Inc, Sanofi, Sun Pharmaceutical Industries Ltd., Toronto Knowledge Translation Working Group, Research Support; Amarin Corporation, Amgen Canada, AstraZeneca, Bayer Inc., Boehringer Ingelheim International GmbH, HLS Therapeutics Inc., Novartis, Novo Nordisk, Pfizer Inc., PhaseBio Pharmaceuticals, Inc. D.A.Hess: None.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».