Native low-density lipoproteins are priming signals of adipose tissue NLRP3 inflammasome/ interleukin-1β pathway in humans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Elevated numbers of atherogenic apoB-lipoproteins (apoB), mostly as low-density lipoproteins (LDL) predict diabetes risk by unclear mechanisms. Upregulation of the innate immunity pathway, the NLRP3 inflammasome/interleukin-1 beta (IL-1β) system, in white adipose tissue (WAT) is implicated in type 2 diabetes (T2D); however, metabolic signals that stimulate it remain unexplored. We hypothesized that LDL stimulate WAT NLRP3 inflammasome. Forty non-diabetic subjects were assessed for risk factors for T2D related to systemic and WAT glucose and fat metabolism before and after 12-week supplementation with omega-3 fatty acids. Regulation of the NLRP3 inflammasome was explored in hip WAT biopsies and macrophages using LDL without/with the inflammasome priming and activation controls (LPS and ATP). Baseline data indicate that LDL induce IL1B-expression and IL-1β-secretion in the presence of ATP in WAT and primary macrophages. Subjects with high-apoB (above median) had higher WAT IL-1β-secretion than subjects with low-apoB independently of covariates. The direction of association of LDL-induced WAT IL-1β-secretion to T2D risk factors was consistently pathological in subjects with high-apoB only. Adjustment for IL-1β-secretion eliminated the association of plasma apoB with T2D risk factors. In conclusion, LDL are priming signals of the human WAT NLRP3 inflammasome/IL-1β pathway. Targeting IL-1β in subjects with high-apoB may prevent T2D.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».