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Enregistrement W4402507657 · doi:10.1021/acsptsci.4c00292

Development of Pro-resolving and Pro-efferocytic Nanoparticles for Atherosclerosis Therapy

2024· article· en· W4402507657 sur OpenAlex
Y. Patel, Shireesha Manturthi, Saras Tiwari, Esha Gahunia, Amandine Courtemanche, Michelle Gandelman, Marceline Côté, Suresh Gadde

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACS Pharmacology & Translational Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePhagocytosis and Immune Regulation
Établissements canadiensCarleton UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceOttawa Hospital Research InstituteInstitute of Circulatory and Respiratory HealthUniversity of Ottawa
Mots-clésNanotechnologyMedicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atherosclerosis is a major contributor to cardiovascular diseases with a high global prevalence. It is characterized by the formation of lipid-laden plaques in the arteries, which eventually lead to plaque rupture and thrombosis. While the current lipid-lowering therapies are generally effective in lowering the risk of cardiovascular events, they do not address the underlying causes of disease. Defective resolution of inflammation and impaired efferocytosis are the main driving forces of atherosclerosis. Macrophages recognize cells for clearance by the expression of "eat me" and "do not eat me" signals, including the CD47-SIRPα axis. However, the "do not eat me" signal CD47 is overexpressed in atherosclerotic plaques, leading to compromised efferocytosis and secondary necrosis. In this context, prophagocytic antibodies have been explored to stimulate the clearance of apoptotic cells, but they are nonspecific and impact healthy tissues. In macrophages, downstream of signal regulatory protein α, lie protein tyrosine phosphatases, SHP 1/2, which can serve as effective targets for selectively phagocytosing apoptotic cells. While increasing the efferocytosis targets the end stages of lesion development, the underlying issue of inflammation still persists. Simultaneously increasing efferocytosis and reducing inflammation can be effective therapeutic strategies for managing atherosclerosis. For instance, IL-10 is a key anti-inflammatory mediator that enhances efferocytosis via phosphoSTAT3 (pSTAT3) activation. In this study, we developed a combination nanotherapy by encapsulating an SHP-1 inhibitor (NSC 87877) and IL-10 in a single nanoparticle platform [(S + IL)-NPs] to enhance efferocytosis and inflammation resolution. Our studies suggest that (S + IL)-NPs successfully encapsulated both agents, entered the macrophages, and delivered the agents into intracellular compartments. Additionally, (S + IL)-NPs decreased inflammation by suppressing pro-inflammatory markers and enhancing anti-inflammatory mediators. They also exhibited the potential for improved phagocytic activity via pSTAT3 activation. Our nanomedicine-mediated upregulation of the anti-inflammatory and efferocytic responses in macrophages shows promise for the treatment of 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,276 · 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