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Enregistrement W4395463617 · doi:10.1161/atvbaha.123.320367

Mild Hypoxia Accelerates Cerebral Cavernous Malformation Disease Through CX3CR1-CX3CL1 Signaling

2024· article· en· W4395463617 sur OpenAlexaff
Eduardo Frías-Anaya, Helios Gallego-Gutiérrez, Brendan Gongol, Shantel Weinsheimer, Catherine Chinhchu Lai, Marco Orecchioni, Aditya Sriram, Cassandra Bui, Bliss Nelsen, Preston Hale, Angela Pham, Robert Shenkar, Dorothy DeBiasse, Rhonda Lightle, Romuald Girard, Ying Li, Abhinav Srinath, Richard Daneman, Eric Nudleman, Hao Sun, Mónica Gumá, Alexandre Dubrac, Omar A. Mesarwi, Klaus Ley, Helen Kim, Issam A. Awad, Mark H. Ginsberg, Miguel Alejandro Lopez‐Ramirez

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Malformations Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesSchool of Medicine, University of California, San DiegoEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniversity of California, San DiegoYale UniversityNational Institutes of HealthUniversität zu LübeckNational Institute of Neurological Disorders and StrokeAmerican Heart Association
Mots-clésHypoxia (environmental)CADASILDiseaseMedicineNeuroscienceCardiologyInternal medicinePathologyCancer researchBiologyChemistryDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Heterogeneity in the severity of cerebral cavernous malformations (CCMs) disease, including brain bleedings and thrombosis that cause neurological disabilities in patients, suggests that environmental, genetic, or biological factors act as disease modifiers. Still, the underlying mechanisms are not entirely understood. Here, we report that mild hypoxia accelerates CCM disease by promoting angiogenesis, neuroinflammation, and vascular thrombosis in the brains of CCM mouse models. METHODS: We used genetic studies, RNA sequencing, spatial transcriptome, micro–computed tomography, fluorescence-activated cell sorting, multiplex immunofluorescence, coculture studies, and imaging techniques to reveal that sustained mild hypoxia via the CX3CR1-CX3CL1 (CX3C motif chemokine receptor 1/chemokine [CX3C motif] ligand 1) signaling pathway influences cell-specific neuroinflammatory interactions, contributing to heterogeneity in CCM severity. RESULTS: Histological and expression profiles of CCM neurovascular lesions ( Slco1c1-iCreERT2;Pdcd10 fl/fl ; Pdcd10 BECKO ) in male and female mice found that sustained mild hypoxia (12% O 2 , 7 days) accelerates CCM disease. Our findings indicate that a small reduction in oxygen levels can significantly increase angiogenesis, neuroinflammation, and thrombosis in CCM disease by enhancing the interactions between endothelium, astrocytes, and immune cells. Our study indicates that the interactions between CX3CR1 and CX3CL1 are crucial in the maturation of CCM lesions and propensity to CCM immunothrombosis. In particular, this pathway regulates the recruitment and activation of microglia and other immune cells in CCM lesions, which leads to lesion growth and thrombosis. We found that human CX3CR1 variants are linked to lower lesion burden in familial CCMs, proving it is a genetic modifier in human disease and a potential marker for aggressiveness. Moreover, monoclonal blocking antibody against CX3CL1 or reducing 1 copy of the Cx3cr1 gene significantly reduces hypoxia-induced CCM immunothrombosis. CONCLUSIONS: Our study reveals that interactions between CX3CR1 and CX3CL1 can modify CCM neuropathology when lesions are accelerated by environmental hypoxia. Moreover, a hypoxic environment or hypoxia signaling caused by CCM disease influences the balance between neuroinflammation and neuroprotection mediated by CX3CR1-CX3CL1 signaling. These results establish CX3CR1 as a genetic marker for patient stratification and a potential predictor of CCM aggressiveness.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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