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Enregistrement W4399684210 · doi:10.2337/db24-755-p

755-P: GLP-1RA Therapy Recovers Vascular Regenerative Cell Content in High Cardiovascular–Risk Individuals with Type 2 Diabetes

2024· article· en· W4399684210 sur OpenAlexaboutno aff
Aishwarya Krishnaraj, Brady Park, Ehab Bakbak, Raj Verma, Adrian Quan, Hwee Teoh, David A. Hess, Subodh Verma

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProgenitor cellFlow cytometryType 2 diabetesCell therapyMedicineCohortInternal medicineDiabetes mellitusCellGastroenterologyStem cellImmunologyEndocrinologyBiologyBiochemistryCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: GLP-1RAs are recommended as first-line therapy for cardiorenal risk reduction in people with T2D. We have shown that SGLT2 inhibitor therapy increased circulating vascular regenerative (VR) cell content in individuals with T2D. The ORIGINS-RCE trial recently reported that VR cell content was decreased in South Asian (SA) individuals compared to people of White European (WE) origin. This sub-analysis sought to determine the impact of GLP-1RA and SGLT2 inhibitor therapy on VR cell content in SA vs. WE individuals with T2D. Methods: ORIGINS-RCE enrolled 120 individuals of SA or WE ethnicity with T2D and/or CVD. Within this cohort, 88 had T2D amongst whom 22 were on a GLP-1RA, 39 on an SGLT2 inhibitor, and 27 on neither. Multi-parametric flow cytometry was used to enumerate pro-vascular vs. pro-inflammatory progenitor cell subsets. Results: The absolute count of VR cells (ALDHhiSSClowCD133+ cells/106 MNC) in the GLP-1RA group (310 ±56) was similar to that in the SGLT2 inhibitor group (244 ± 23; P=0.32), but greater than that in the neither therapy group (216 ± 33; P=0.027). The GLP-1RA group also had greater endothelial progenitor cell content (ALDHhiSSClowCD34+CD45-CD133+; 11 ± 3) compared to the neither therapy group (7 ± 2; P=0.011). The pro-inflammatory burden of ALDHhiSSChi precursor cells in the GLP-1RA group (41845 ± 12616) was lower than that of the neither therapy (53900 ± 7249; P=0.015). While there was no difference in ALDHhiSSClowCD133+ content between WE and SA individuals within the GLP-1RA and neither therapy groups, there were less of these cells among the SA (vs. WE) individuals in the SGLT2 inhibitor group (202 ±28 vs. 318 ± 31; P=0.010), suggesting a lack of a protective response of SGLT2 inhibitor therapy in SA people. Conclusion: In individuals with T2D, VR progenitor cell content varied according to medication use and ethnic origin. These data uncovered conserved cardioprotective benefits of GLP-1RA therapy in high-risk SA individuals. Disclosure A. Krishnaraj: None. B. Park: None. E. Bakbak: None. R. Verma: None. A. Quan: None. H. Teoh: Other Relationship; Canadian Medical and Surgical Knowledge Translation Research Group. D.A. Hess: None. S. Verma: Other Relationship; Amarin Corporation, Amgen Inc., AstraZeneca, Bayer Inc., Boehringer-Ingelheim, Canadian Medical and Surgical Knowledge Translation Research Group, Eli Lilly and Company, HLS Therapeutics Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Novartis AG, Novo Nordisk, Pfizer Inc., PhaseBio Pharmaceuticals, Inc., S&L Solutions Event Management, Sanofi. Funding CIHR (#369189 and #186065); Heart and Stroke Foundation (#G-23-0035127)

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,201 · 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
Publié2024
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