Apolipoprotein A-I vascular gene therapy reduces vein-graft atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Coronary artery venous bypass grafts typically fail because of atherosclerosis driven by lipid and macrophage accumulation. Therapy for vein-graft atherosclerosis is limited to statin drugs, which are only modestly effective. We hypothesized that transduction of vein-graft endothelium of fat-fed rabbits with a helper-dependent adenovirus expressing apolipoprotein AI (HDAdApoAI) would reduce lipid and macrophage accumulation. Fat-fed rabbits received bilateral external jugular vein-to-carotid artery interposition grafts. Four weeks later, one graft per rabbit (n = 23 rabbits) was infused with HDAdApoAI and the contralateral graft with HDAdNull. Grafts were harvested 12 weeks later. Paired analyses of grafts were performed, with vein graft cholesterol, intimal lipid, and macrophage content as the primary endpoints. HDAd genomes were detected in all grafts. APOAI mRNA was median 63-fold higher in HDAdApoAI grafts versus HDAdNull grafts (p < 0.001). HDAdApoAI grafts had a mean 15% lower total cholesterol (by mass spectrometry; p = 0.003); mean 19% lower intimal lipid (by oil red O staining; p = 0.02); and mean 13% lower expression of the macrophage marker CD68 (by reverse transcriptase-mediated quantitative PCR; p = 0.008). In vivo transduction of vein-graft endothelium achieves persistent APOAI expression and reduces vein-graft cholesterol, intimal lipid, and CD68 expression. Vascular gene therapy with APOAI has promise for preventing vein-graft failure caused by atherosclerosis.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».