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Enregistrement W4406682328 · doi:10.3389/fcvm.2024.1506360

Epigallocatechin gallate (EGCG) modulates senescent endothelial cell-monocyte communication in age-related vascular inflammation

2025· article· en· W4406682328 sur OpenAlexaff
Sarvatit Patel, Kai Ellis, Corey A. Scipione, Jason E. Fish, Kathryn L. Howe

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative Mechanisms
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSenescenceInflammationMonocyteCell biologyCCL2LipopolysaccharideUmbilical veinNitric oxideEpigallocatechin gallateChemistryImmunologyPharmacologyBiologyBiochemistryIn vitroChemokineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging significantly affects intercellular communication between vascular endothelial cells (ECs) and hematopoietic cells, leading to vascular inflammation and age-associated diseases. This study determined how senescent ECs communicate with monocytes, whether extracellular vesicles (EVs) released from senescent ECs affect monocyte functions, and investigated the potential for epigallocatechin-3-gallate (EGCG), a flavonoid in green tea, to reverse these effects. Human umbilical vein endothelial cells (HUVECs) were treated with Etoposide (10 µM, 24 h) to induce senescence, followed by EGCG (100 µM, 24 h) treatment to evaluate its potential as a senotherapeutic agent. The interaction between ECs and monocytes was analyzed using a co-culture system and direct treatment of monocytes with EC-derived EVs. EGCG reduced senescence-associated phenotypes in ECs, as evidenced by decreased senescence-associated (SA)-β-Gal activity and reversal of Etoposide-induced senescence markers. Monocytes co-cultured with EGCG-treated senescent ECs showed decreased pro-inflammatory responses compared to those co-cultured with untreated senescent ECs. Additionally, senescent ECs produced more EVs than non-senescent ECs. EVs from senescent ECs enhanced lipopolysaccharide (LPS)-induced pro-inflammatory activation of monocytes, whereas EVs from EGCG-treated senescent ECs mitigated this activation, maintaining monocyte activation at normal levels. Our findings reveal that EGCG confers anti-senescent effects via modulation of the senescent EC secretome (including EVs) with the capacity to modify monocyte activation. These findings suggest that EGCG could act as a senotherapeutic agent to reduce vascular inflammation related to aging.

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 seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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