Targeting Unc5b in macrophages drives atherosclerosis regression and pro-resolving immune cell function
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis results from lipid-driven inflammation of the arterial wall that fails to resolve. Imbalances in macrophage accumulation and function, including diminished migratory capacity and defective efferocytosis, fuel maladaptive inflammation and plaque progression. The neuroimmune guidance cue netrin-1 has dichotomous roles in inflammation partly due to its multiple receptors; in atherosclerosis, netrin-1 promotes macrophage survival and retention via its receptor Unc5b. To minimize the pleiotropic effects of targeting netrin-1, we tested the therapeutic potential of deleting Unc5b in mice with advanced atherosclerosis. We generated Unc5b fl/fl Cx3cr1 creERT2/WT mice, which allowed conditional deletion of Un5b (∆ Unc5b MØ ) in monocytes and macrophages by tamoxifen injection. After inducing advanced atherosclerosis by hepatic PCSK9 overexpression and western diet feeding for 20 wk, Unc5b was deleted and hypercholesterolemia was normalized to simulate clinical lipid management. Deletion of myeloid Unc5b led to a 40% decrease in atherosclerotic plaque burden and reduced plaque complexity compared to Unc5b fl/fl Cx3cr1 WT/WT littermate controls (Ctrl MØ ). Consistently, plaque macrophage content was reduced by 50% in ∆ Unc5b MØ mice due to reduced plaque Ly6C hi monocyte recruitment and macrophage retention. Compared to Ctrl MØ mice, plaques in ∆ Unc5b MØ mice had reduced necrotic area and fewer apoptotic cells, which correlated with improved efferocytotic capacity by Unc5b -deficient macrophages in vivo and in vitro. Beneficial changes in macrophage dynamics in the plaque upon Unc5b deletion were accompanied by an increase in atheroprotective T cell populations, including T-regulatory and Th2 cells. Our data identify Unc5b in advanced atherosclerosis as a therapeutic target to induce pro-resolving restructuring of the plaque immune cells and to promote atherosclerosis regression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».