Placental sEVs from Presymptomatic GDM Pregnancies Induce Mitochondrial Dysfunction in Microvasculature and Reveal Early Predictive Lipid Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
GDM poses significant risks for adverse pregnancy and long-term cardiometabolic complications for the mother. However, current early detection methods remain limited. Here, we isolated placental sEVs from the plasma of control and GDM pregnancies and employed mass spectrometry to identify potential lipid biomarkers predictive of GDM onset. We challenged endothelial cells with presymptomatic GDM sEVs and assess their impact on maternal microvascular mitochondria. Our findings show that GDM placental sEVs exhibit a distinct lipid profile, with potential for GDM prediction. We demonstrate that presymptomatic GDM placental sEVs disrupt endothelial mitochondrial homeostasis by promoting fission, mitophagy, and impairing OXPHOS, particularly in those GDM pregnancies that later develop preeclampsia. Clinically, our results not only advocate for a change in current practice with earlier GDM screening, as mitochondrial dysfunction occurs in the maternal system well before clinical symptoms emerge but also suggest that placental sEVs may drive the transition from GDM to preeclampsia.
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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 | 0,000 |
| 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.
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 ».