EPA and DHA inhibit LDL-induced upregulation of human adipose tissue NLRP3 inflammasome/IL-1β pathway and its association with diabetes risk factors
Notice bibliographique
Résumé
Elevated numbers of atherogenic lipoproteins (apoB) predict the incidence of type 2 diabetes (T2D). We reported that this may be mediated via the activation of the NLRP3 inflammasome, as low-density lipoproteins (LDL) induce interleukin-1 beta (IL-1β) secretion from human white adipose tissue (WAT) and macrophages. However, mitigating nutritional approaches remained unknown. We tested whether omega-3 eicosapentaenoic and docosahexaenoic acids (EPA and DHA) treat LDL-induced upregulation of WAT IL-1β-secretion and its relation to T2D risk factors. Twelve-week intervention with EPA and DHA (2.7 g/day, Webber Naturals) abolished baseline group-differences in WAT IL-1β-secretion between subjects with high-apoB (N = 17) and low-apoB (N = 16) separated around median plasma apoB. Post-intervention LDL failed to trigger IL-1β-secretion and inhibited it in lipopolysaccharide-stimulated WAT. Omega-3 supplementation also improved β-cell function and postprandial fat metabolism in association with higher blood EPA and mostly DHA. It also blunted the association of WAT NLRP3 and IL1B expression and IL-1β-secretion with multiple cardiometabolic risk factors including adiposity. Ex vivo, EPA and DHA inhibited WAT IL-1β-secretion in a dose-dependent manner. In conclusion, EPA and DHA treat LDL-induced upregulation of WAT NLRP3 inflammasome/IL-1β pathway and related T2D risk factors. This may aid in the prevention of T2D and related morbidities in subjects with high-apoB.Clinical Trail Registration ClinicalTrials.gov (NCT04496154): Omega-3 to Reduce Diabetes Risk in Subjects with High Number of Particles That Carry "Bad Cholesterol" in the Blood - Full Text View - ClinicalTrials.gov.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».