The NLRP3 Inflammasome Contributes to Statin Myopathy
Notice bibliographique
Résumé
As a front-line treatment for cardiovascular disease, statins are among some of the most widely prescribed drugs worldwide. Statins are effective at lowering cholesterol, but approximately 7-29% of patients report some form of adverse muscle effect during the course of treatment. The severity of these side effects ranges from low-level to life-threatening myopathy. The mechanism of statin myopathy remains ill-defined, but muscle-specific E3 ubiquitin ligases have been implicated. In addition, statins have been shown to activate caspase-1 (and increase IL-1β) in immune cells, which is a key effector of the NLRP3 inflammasome. The relevance of this inflammatory response in statin myopathy remains unknown. Using C2C12 myotubes, an in vitro model of statin-induced myopathy was developed to test the impact of NLRP3 inflammasome activation on markers of statin myopathy. Gene expression of the muscle-specific E3 ubiquitin ligases atrogin-1 and MuRF-1 (atrogenes) were used as markers of statin-induced myopathy. Lipopolysaccharide priming of the NLRP3 inflammasome was found to lower the effective dose of fluvastatin required to augment atrogene expression. This effect correlated with reduced phosphorylation of Akt and FOXO3a, a transcription factor regulating atrogene expression. Statin-induced atrogene expression was also found to be dependent on an isoprenoid that is required for protein prenylation rather than cholesterol biosynthesis pathways. Fluvastatin increased caspase-1 activity in a prenylation-dependent manner and selective inhibitors of NLRP3 and caspase-1 were able to prevent increased atrogene expression with fluvastatin treatment. Therefore, the NLRP3 inflammasome contributes to markers of statin-induced myopathy through a prenylation-dependant pathway in muscle cells. This work presents a novel mechanism involved in statin myopathy, and has shown that the inflammasome may represent a new drug target to mitigate muscle symptoms in patients taking statins.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».