Ferroptosis as a mechanism of placenta dysfunction in inflammation-driven preeclampsia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preeclampsia (PE) is a hypertensive pregnancy syndrome with significant clinical and pathological diversity, linked to distinct etiological subclasses. One etiological subclass of PE, characterized by increased inflammation at the maternal-fetal interface (I-PE), is strongly associated with preterm birth and fetal growth restriction, though its specific pathophysiology remains poorly understood. Inflammatory signals can induce iron overload, leading to ferroptosis-a programmed cell death process. Dysregulation of systemic and placental iron metabolism has been described in PE when considered as a single clinical entity, but previous studies have not accounted for distinct underlying etiologies. This study investigates the role of ferroptosis signaling in placental dysfunction across different PE subclasses. METHODS: Histological analysis assessed placental iron accumulation and ferritin protein expression. Placental gene expression was evaluated for ferroptosis-related genes (FRGs) using gene set enrichment analysis (GSEA) on placenta samples from healthy controls and three previously described PE subclasses. Digital cytometry estimated cell type-specific expression of FRGs across these subclasses. RESULTS: Significant placenta iron accumulation and reduced ferritin expression were found exclusively in I-PE subclass. GSEA showed enrichment of FRGs across various functional categories, including regulators, markers, suppressors, and unclassified FRGs in the placentas from I-PE. Digital cytometry indicated disrupted FRG expression in trophoblasts and mesodermal stromal cells in these placentas, consistent with histologically observed iron accumulation. CONCLUSION: Placental iron accumulation and disrupted ferroptosis signaling in I-PE subclass suggests a novel mechanism of placental dysfunction unique to this subclass. Further research is needed to explore how regulating ferroptosis could aid in managing I-PE.
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 ».