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Enregistrement W4402669383 · doi:10.1016/j.jbc.2024.107805

GDF10 is a negative regulator of vascular calcification

2024· article· en· W4402669383 sur OpenAlexafffund
Khrystyna Platko, Gabriel Gyulay, Paul Lebeau, Melissa E. MacDonald, Edward G. Lynn, Jae Hyun Byun, Suleiman A. Igdoura, Rachel M. Holden, Anna Roubtsova, Nabil G. Seidah, Joan C. Krepinsky, Richard C. Austin

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParathyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreQueen's UniversityMcMaster UniversityMontreal Clinical Research InstituteSt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAmgen CanadaMcMaster UniversityHeart and Stroke Foundation of CanadaAmgen
Mots-clésRegulatorCalcificationInternal medicineBiologyMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular mortality is particularly high and increasing in patients with chronic kidney disease, with vascular calcification (VC) as a major pathophysiologic feature. VC is a highly regulated biological process similar to bone formation involving osteogenic transdifferentiation of vascular smooth muscle cells (VSMCs). We have previously demonstrated that loss of T-cell death-associated gene 51 (TDAG51) expression leads to an attenuation of medial VC. We now show a significant induction of circulating levels of growth differentiation factor 10 (GDF10) in TDAG51 −/− mice, which was of interest due to its established role as an inhibitor of osteoblast differentiation. The objective of this study was to examine the role of GDF10 in the osteogenic transdifferentiation of VSMCs. Using primary mouse and human VSMCs, as well as ex vivo aortic ring cultures, we demonstrated that treatment with recombinant human (rh) GDF10 mitigated phosphate-mediated hydroxyapatite (HA) mineral deposition. Furthermore, ex vivo aortic rings from GDF10 −/− mice exhibited increased HA deposition compared to C57BL/6J controls. To explain our observations, we identified that rhGDF10 treatment reduced protein expression of runt-related transcription factor 2, a key driver of osteogenic transdifferentiation of VSMCs and VC. In support of these findings, in vivo treatment with rhGDF10 attenuated VD 3 -induced VC. Furthermore, we demonstrated an increase in circulating GDF10 in patients with chronic kidney disease with clinically defined severe VC, as assessed by coronary artery calcium score. Thus, our studies identify GDF10 as a novel inhibitor of mineral deposition and as such, may represent a potential novel biomarker and therapeutic target for the detection and management of VC.

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 seuil0,003

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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