Opposite Roles of IL-32α Versus IL-32β/γ Isoforms in Promoting Monocyte-Derived Osteoblast/Osteoclast Differentiation and Vascular Calcification in People with HIV
Notice bibliographique
Résumé
People with HIV (PWH) have an increased risk of developing cardiovascular disease (CVD). Our recent data demonstrated that the multi-isoform proinflammatory cytokine IL-32 is upregulated in PWH and is associated with arterial stiffness and subclinical atherosclerosis. However, the mechanisms by which IL-32 contributes to the pathogenesis of these diseases remain unclear. Here, we show that while the less expressed IL-32α isoform induces the differentiation of human classical monocytes into the calcium-resorbing osteoclast cells, the dominantly expressed isoforms IL-32β and IL-32γ suppress this function through the inhibition of TGF-β and induce the differentiation of monocytes into the calcium-depositing osteocalcin+ osteoblasts. These results aligned with the increase in plasma levels of osteoprotegerin, a biomarker of vascular calcification, and its association with the presence of coronary artery subclinical atherosclerosis and calcium score in PWH. These findings support a novel role for the proinflammatory cytokine IL-32 in the pathophysiology of CVD by increasing vascular calcification in PWH.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,009 | 0,005 |
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 ».