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Enregistrement W4388600334 · doi:10.1093/eurheartj/ehad655.2749

Glomerular filtration rate predicts pro-vascular progenitor cell depletion: insights from the IPE-PREVENTION and ORIGINS-RCE studies

2023· article· en· W4388600334 sur OpenAlexaff
Ehab Bakbak, Arun Krishnaraj, Adrian Quan, Daniella C. Terenzi, Pankaj Puar, Yi Pan, A. Bakbak, B. Bari, Kristin A Terenzi, Ori D. Rotstein, Hwee Teoh, Lawrence A. Leiter, Deepak L. Bhatt, David A. Hess, Subodh Verma

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensWestern UniversityLakeridge HealthUniversity of British ColumbiaSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal functionDiabetes mellitusKidney diseaseType 2 diabetesProgenitor cellInternal medicineCohortEndocrinologyStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background People living with cardiometabolic disease and impaired renal function are at increased risk of experiencing adverse cardiovascular outcomes(1,2). Recent evidence indicates that individuals living with atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) and type 2 diabetes (T2D) exhibit a reduction in circulating vascular regenerative (VR) cells that are essential for maintaining blood vessel homeostasis(3). However, there is limited data on whether VR cell content changes in response to cardiometabolic and kidney disorders. Purpose We sought to determine if there is an association between estimated glomerular filtration rate (eGFR) and VR cell content in individuals with ASCVD and/or diabetes. Data were from participants enrolled in the IPE-PREVENTION and ORIGINS-RCE studies. Methods IPE-PREVENTION participants had moderately elevated triglycerides (1.5 - 5.65 mmol/L) with established ASCVD and/or T2D. ORIGINS-RCE participants had established ASCVD or T2D and at least one additional cardiovascular risk factor. Circulating mononuclear cells were isolated from peripheral blood and characterized using side scatter properties (SSC) and high aldehyde dehydrogenase activity to quantify pro-angiogenic early myeloid progenitor cells (ALDHhi), and primitive versus lineage-specific cell surface marker co-expression. Participants were stratified according to those with an eGFR <60 mL/min/1.73m², or ≥60 mL/min/1.73m². Results Median [IQR] eGFR of the pooled cohort (n=169) was 75 [59, 88] mL/min/1.73m²; 45% had an eGFR that was <60 mL/min/1.73m². The stratum with eGFR <60 mL/min/1.73m² had fewer circulating ALDHhiSSClow progenitor cells (0.037 vs. 0.051%; P<0.01) (Figure 1A) and ALDHhiSSClow cells expressing CD34+ and CD133+ (49 vs. 54%; P=0.03) (Figure 1B) than that with an eGFR ≥60 mL/min/1.73m². The predictive value of eGFR on ALDHhiSSClowCD34+CD133+ frequency was conserved even after controlling for age, sex, LDL-C, BMI, and HbA1c (P<0.01) (Table 1). The frequency of ALDHhiSSCmid monocyte precursor cells did not differ based on eGFR status. Conclusions Low eGFR was predictive for the depletion of ALDHhiSSClow primitive progenitor cells that co-express the stem cell markers CD133 and CD34 in individuals with ASCVD and/or T2D suggesting that diminished kidney function is associated with a decrease in vessel reparative pro-angiogenic progenitor cell content. Strategies that improve circulating VR cell content in individuals living with kidney and cardiometabolic disease may provide clinically meaningful benefits.Figure 1Table 1

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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