הרשמה ל-JoVE נדרשת לצפייה בתוכן זה. התחברו או התחילו בגרסת ניסיון בחינם.

מאמר מחקר

ניתוח רנדומיזציה מנדלית של תכונות דלקתיות הקשורות ל-NETs, סוכרת מסוג 2 וסיבוכיה

46 צפיות

⸱

DOI:

10.3791/71230

⸱

21 באוגוסט 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Laboratory Medicine, Zhongshan People's Hospital, 2Department of Advanced Diagnostic and Clinical Medicine, Zhongshan People's Hospital

במאמר זה

סיכום

מחקר MR של שני מדגמים זה זיהה קשרים פוטנציאליים בין תכונות דלקתיות הקשורות ל-NETs שנחזו גנטית לבין סיבוכים של T2DM. IL-6 שנחזה גנטית נמצא בקשר הפוך עם CAD סוכרתית, בעוד ש-NETs היו קשורים לסיבוכים כלייתיים ובסירקולציה הפריפריאלית ב-T2DM. ניתוחי רגישות תמכו באופן כללי ביציבותם של קשרים משמעותיים אלו.

תקציר

מאפייני דלקת הקשורים למלכודות חוץ-תאיות של נויטרופילים (NETs) ממלאים תפקיד משמעותי בסוכרת מסוג 2 (T2DM) ובסיבוכיה. בפרט, IL-6, ציטוקין דלקתי מרכזי, קשור באופן 긴 mật להיווצרות NETs ולפתוגנזה של T2DM וסיבוכיו. מחקר זה נועד לבחון את הקשר הסיבתי בין מאפייני דלקת הקשורים ל-NETs לבין T2DM וסיבוכיו, באמצעות גישת רנדומיזציה מנדלית (MR). המחקר השתמש במערך MR של שני דגימות עם נתונים ממחקרי אסוציאציה גנומיים רחבים (GWAS), הכוללים מטה-אנליזה רחבה מבוססת אוכלוסייה אירופאית עבור T2DM וסיבוכיו. שיטת הניתוח העיקרית הייתה גישת המשקל ההפוך לשונות (IVW), שהושלמה על ידי רגרסיית MR-Egger, שיטת החציון המשוקלל ושיטת השכיח המשוקלל. ניתוחי רגישות כללו את שיטות MR-Egger, MR-PRESSO, Cochran’s Q ושיטת leave-one-out כדי להעריך את חוסנו של הממצאים. המחקר הצביע על כך שרמות של interleukin-6 (IL-6) שנחזו גנטית היו קשורות באופן הפוך למחלה עורית של העורקים הכליליים (CAD) סוכרתית (OR = 0.8997, 95% CI: 0.8257–0.9803, P = 0.0158). בנוסף, NETs הראו קשרים מובהקים עם T2DM עם סיבוכים כלייתיים (OR=0.97, 95% CI 0.9428–0.998, P = 0.0358) ו-T2DM עם סיבוכים של מחזור הדם ההיקפי (OR = 1.0342, 95% CI 1.002–1.0673, P = 0.037). קשרי IVW המובהקים לא הראו עדות להטרוגניות או לפליאוטרופיה אופקית. מחקר זה מרמז כי מאפייני דלקת הקשורים ל-NETs שנחזו גנטית קשורים לסיבוכים ספציפיים של T2DM. רמות IL-6 שנחזו גנטית היו קשורות באופן הפוך ל-CAD סוכרתית, בעוד ש-NETs היו קשורים לסיבוכים כלייתיים והיקפיים של מחזור הדם ב-T2DM.

מבוא

סוכרת מסוג 2 (T2DM), המאופיינת בעמידות לאינסולין ולעיתים קרובות מלווה בתפקוד לקוי הולך וגובר של תאי בטא, הגיעה לממדיים של מגפה ברחבי העולם1,2. סיבוכים אלו של T2DM, הכוללים מחלות קרדיווסקולריות, איסוף כלייתי, נוירופתיה ורטינופתיה, מטילים נטל משמעותי לא רק על הפרטים מבחינת בריאותם ואיכות חייהם, אלא גם על מערכות הבריאות ברחבי העולם, תוך הרצפת משאבים והעלאת עלויות, וכן על הכלכלות3,4. בהתחשב באופיה הרב-גוני של T2DM, נדרשת בחינה מעמיקה של הגורמים האטיולוגיים שלה. ראיות מצטברות מעידות על מעורבותם של מלכודות חוץ-תאיות של נויטרופילים (NETs) בפתופיזיולוגיה של הפרעות מטבוליות שונות, במיוחד כאלו הקשורות ל-T2DM.

מלכודות חוץ-תאיות של נויטרופילים (NETs) הן רשתות חוץ-תאיות של DNA דקומפרסי (decondensed) וחלבוני גרנולה בעלות תכונות מיקרוביצידיות חזקות5,6. סמנים כגון DNA חופשי (cell-free DNA) והיסטון H3 ציטרולינציוני משמשים כאינדיקטורים מרכזיים ל-NETosis, ומשקפים פעילות דלקתית במחלות שונות7,8. ראיות מצטברות מצביעות על כך שסוכרת מעודדת את היווצרותן של NETs, ובכך מפיצה דלקת ופגיעה רקמתית9,10. מבחינה קלינית, רמות גבוהות של סמני NETs נמצאות במתאם עם היפרגליקמיה ותוצאות שליליות במספר סיבוכים של סוכרת. לדוגמה, רמות מוגברות של dsDNA קשורות לדיסרגולציה של גלוקוז בחולים עם STEMI11, בעוד שמרכיבי NETs קשורים להתקדמות של רטינופתיה סוכרתית12 ומנבאים סיכון לקטיעה בכיריים סוכרתית13. למרות קשרים אלו, הקשר הסיבתי המדויק בין NETs לבין התפתחות T2DM וסיבוכיו טרם הובהר במלואו. ראיות מצטברות מדגישות אינטראקציה דו-כיוונית בין IL-6 ל-NETs בדלקת מטבולית. היפרגליקמיה מכינה (primes) נויטרופילים ל-NETosis, כאשר IL-6 משמש כמשרה חזק של תהליך זה, התלוי באנרגיה14. מבחינה קלינית, IL-6 מנבא באופן עצמאי רמות גבוהות של סמני NETs (למשל, H3Cit ו-DNA חופשי) בסוכרת מסוג 2, אשר נמצאים במתאם חזק עם מצבים פרו-תרומבוטיים וסיבוכים מיקרו-וסקולריים כגון רטינופתיה סוכרתית15,16. יתרה מכך, NETosis המושרה על ידי זיהום יכולה להגביר את ה-trans-signaling של IL-6, ובכך לבסס לולאת בקרה הדדית17. יחד, ממצאים אלו מדגישים את הפתופיזיולוגיה השזורה באופן הדוק של IL-6 ו-NETs, במיוחד בסביבה הסוכרתית.

רנדומיזציה מנדלית (Mendelian Randomization - MR) היא שיטה סטטיסטית רבת עוצמה המשתמשת בווריאנטים גנטיים המתרחשים באופן טבעי כמשתנים מכשירים (instrumental variables) להערכת השפעות סיבתיות של חשיפות הניתנות לשינוי על תוצאות בריאותיות, ובכך מספקת תובנות לגבי נתיבים של מחלות מורכבות18. גישה זו, המעוגנת בחוקי התורשה של מנדל, מאפשרת לחוקרים להסיק סיבתיות במחקרים תצפיתיים על ידי ניצול ההפרדה האקראית של אללים במהלך המיוזה, ובכך עוקפת חלק מהמגבלות של שיטות אפידמיולוגיות מסורתיות בביסוס קשרי סיבה ותוצאה19.

עד כה, קיימים דיווחים מוגבלים על מחקרי MR הבוחנים את הקשר הסיבתי בין תכונות דלקתיות הקשורות ל-NETs שנחזו גנטית לבין T2DM וסיבוכיו. לפיכך, המחקר הנוכחי שואף לבחון את הקשרים הסיבתיים הפוטנציאליים בין תכונות דלקתיות הקשורות ל-NETs לבין T2DM, וכן לסיבוכיו, באמצעות שיטת ניתוח MR של שני דגימות.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

מערך המחקר

מחקר זה השתמש בגישת MR של שני מדגמים כדי לבחון את הקשר הסיבתי בין תכונות דלקתיות הקשורות ל-NETs לבין T2DM וסיבוכיו. מסגרת ה-MR נשענת על שלוש הנחות מפתח20: 1) הווריאנט הגנטי חייב להיות קשור באופן חסון לחשיפה, 2) הווריאנט הגנטי חייב להשפיע על התוצאה רק באמצעות החשיפה (שללילת פליאוטרופיה), ו-3) הווריאנט הגנטי לא יכול להיות קשור לגורמים מתבלבלים כלשהם. לסקירה מפורטת של תהליך המחקר, אנא עיינו ב-איור 1. כתב היד עומד בהנחיות MR-STROBE לדיווח על מחקרי MR, ובכך מבטיח סטנדרטים קפדניים של שקיפות ויכולת שחזור21.

מקורות נתונים

נתוני מחקרי אסוציאציה גנומיים רחבי-גנום (GWAS) ששימשו בניתוח MR זה נלקחו ממאגרי נתוני GWAS ציבוריים. בכל הנוגע לנתוני סיכום של GWAS עבור T2DM, שולבה מטא-אנליזה רחבה של אוכלוסייה אירופאית, הכוללת 74,124 חולים ו-824,006 ביקורות, לצד מחקר מקרי-עקבה מקונן פרוספקטיבי שנערך באירופה, שכלל 9,978 חולים ו-12,348 ביקורות22. עבור סיבוכים סוכרתיים, הכוללים T2DM עם סיבוכים כלייתיים ו-T2DM עם סיבוכים במחזור הדם ההיקפי, מחקר זה השתמש בסטטיסטיקות סיכום של GWAS ממחקרים שבהם קבוצת החולים הייתה מטופלי T2DM עם הסיבוך הספציפי וקבוצת הביקורת הייתה אנשים ללא T2DM. מידע מפורט על מקורות הנתונים ניתן למצוא ב-Supplementary Table 1.

נתוני GWAS עבור תכונות דלקתיות הקשורות ל-NETs הושגו מקטלג ה-GWAS (ראה טבלה משלימה 2כדי להתמודד עם ההטרוגניות בספציפיות הביולוגית, מחקר זה סיווג את החשיפות שנכללו לשתי קבוצות נפרדות, בהתבסס על תפקידיהן התפקודיים בביולוגיה של נויטרופילים: (1) גורמים מרכזיים הקשורים ל-NETosis: קטגוריה זו כוללת סמנים המעורבים ישירות ביצירת המבנה של NETs או בתהליך האנזימטי של דה-קומפקציה של כרומטין. באופן ספציפי, מחקר זה כלל את ה-NETs עצמם, Myeloperoxidase (MPO), Neutrophil Elastase (NE), ואת קומפלקס ה-MPO-DNA. MPO ו-NE הם אנזימים חיוניים לפירוק היסטונים ולדה-קומפקציה של כרומטין, בעוד שקומפלקס ה-MPO-DNA הוא סמן חלופי ספציפי ל-NETs.23(2) מתווכי דלקת הקשורים ל-NETs: קטגוריה זו כוללת ציטוקינים ומתווכים הפועלים כרגולטורים במעלה הזרם (upstream) או כאפקטורים במורד הזרם (downstream) הקשורים באופן הדוק ל-NETosis, אך מעורבים גם במסלולי דלקת רחבים יותר. קבוצה זו כוללת את Interleukin-6 (IL-6).24, גורם נמק גידולי אלפא (TNF-alpha)α)25, רמות ליפוקלין הקשור לג'לטינאז של נויטרופילים (NGAL)26, וגורם רשת תקשורת תאית 1 (CCN1)27.

הנתונים ששימשו במחקר זה נלקחו ממאגרי מידע בגישה חופשית או מ-GWAS שפורסמו במחקרים קודמים; לפיכך, לא נדרש אישור אתי למחקר זה.

בחירת כלים גנטיים הקשורים ל-NETs

בהינתן שהיווצרות NETs מהווה תהליך ביולוגי דינמי שאינו נמדד באופן ישיר ב-GWAS קונבנציונלי, מחקר זה השתמש בגישה מבוססת גנים כדי לזהות כלים גנטיים עבור תכונות דלקתיות הקשורות ל-NETs. קבוצה מקיפה של 257 גנים הידועים כמעורבים באופן קריטי בהיווצרות ובביסלוג של NETs, כגון MPO, יחד עם גנים המקודדים להיסטונים ולחלבונים של גרנולות בנויטרופילים, נאספה ממחקרים מכניסטיים מבוססים ומספרת הספרות שפורסמה28.

בחירת משתנים אינסטרומנטליים

כדי לזהות כלים גנטיים חסונים עבור תכונות דלקתיות הקשורות ל-NETs, מחקר זה יישם זרימת עבודה של סינון רצפי תוך שימוש בסטטיסטיקות סיכום של GWAS. השלבים התפעוליים הספציפיים היו כדלקמן:

סינון ראשוני: וריאנטים גנטיים בעלי קשר מובהק למאפייני החשיפה הוצאו29 על בסיס סף מובהקות של P < 5 × 10⁻6.

סינון תדירות אלל נמוכה (MAF): כדי להבטיח עוצמה סטטיסטית, פולימורפיזם של נוקלאוטיד יחיד (SNPs) עם MAF ≤ 0.01 הוצאו מהניתוח30.

קיבוב (Clumping) של חוסר שיווי משקל קישורי (LD): כדי לצמצם את השפעת התערבות חוסר השיווי המשקלי הקישורי (LD), נבחרו SNP-ים בלתי תלויים באמצעות פונקציית הקיבוב עם פרמטרים שהוגדרו כ-r2 < 0.001 בתוך חלון של 10,000 kb31.

הערכת חוזק המכשיר: חוזקו של כל IV שנותר כומת באמצעות ה-F-statistic, שחושב כ-F = R2 × (N-2) / (1-R2). רק SNPs עם F-statistic > 10 נשמרו כדי למזער הטיות הנובעות ממכשירים חלשים32.

זיהוי SNP פרוקסי והרמוניזציה של נתונים

כדי לטפל ב-SNPs חסרים במערך נתוני התוצאה, מחקר זה ביצע חיפוש פרוקסי (proxy search) ותהליך הרמוניזציה של נתונים:

החלפה ב-Proxy: כאשר SNP מטרה מ-GWAS החשיפה לא היה זמין ב-GWAS של התוצאה, מחקר זה השתמש בפונקציית ()LDproxy המבוססת על פנל הייחוס האירופאי של פרויקט 1,000 Genomes. SNP פ proxy מועמד נבחר רק אם הפגין LD גבוה עם ה-SNP המקורי (r2> 0.8). אם לא נמצא proxy מתאים, ה-SNP הוצא מהניתוח.

הרמוניזציה: מערכי נתוני החשיפה והתוצאה הותאמו באמצעות הפונקציה ()harmonise_data מחבילת TwoSampleMR (גרסת R 4.0.5). במחקר זה נקבע הפרמטר action = 2 כדי להתאים באופן אוטומטי את כל ה-SNPs לגדיל הקדמי (forward strand) ולהסיר SNPs פלינדרומיים בעלי אוריינטציית גדיל מעורפלת.

אימות: לאחר ההרמוניזציה, מחקר זה בחן ידנית את מערך הנתונים ההרמוני כדי לאשר שתדירויות אלל האפקט היו עקביות בין נתוני החשיפה לנתוני התוצאה.

ניתוח MR ובדיקות רגישות

הסקה סיבתית בוצעה באמצעות חבילת TwoSampleMR (גרסת R 4.0.5).

ניתוחים ראשוניים ומשניים: מחקר זה יישם את שיטת השקלול לפי השונות ההפוכה (Inverse Variance Weighted - IVW) כגישה הראשונית33. ניתוחים משלימים בוצעו באמצעות שיטות MR-Egger34, חציוני משוקלל ושכיח משוקלל כדי להבטיח את חסון התוצאות35.

הערכות רגישות: הטרוגניות בין המשתנים הכליים (IVs) הוערכה באמצעות מבחן Q של Cochran36 באמצעות הפונקציה mr_heterogeneity(). פליאוטרופיה אופקית הוערכה באמצעות מבחן החסיכה (intercept test) של MR-Egger34 (הפונקציה mr_pleiotropy_test()).

זיהוי ערכים חריגים: במחקר זה נעשה שימוש בחבילת MR-PRESSO לצורך זיהוי ערכים חריגים פוטנציאליים37. פונקציית mr_presso() הופעלה עם 1,000 סימולציות. SNP-ים שזוהו כערכים חריגים (P < 0.05) הוסרו, והערכות הסיבתיות חושבו מחדש כדי לאמת את יציבות התוצאות. בנוסף, בוצע ניתוח leave-one-out כדי להבטיח שהקשר הסיבתי לא נבע מ-SNP בודד38.

תיקון סטטיסטי

כדי לתקן עבור בדיקות מרובות, ערכי P שהתקבלו מניתוחי ה-MR תוקנו באמצעות שיטת FDR (False Discovery Rate). פעולה זו בוצעה באמצעות הפונקציה P.adjust() בתוכנת R עם הפרמטר method = "fdr". קשרים עם ערך P מתוקן (PFDR) < 0.05 נחשבו למשמעותיים סטטיסטית.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

משתני מכשיר נבחרים

במחקר זה נערך ניתוח MR (Mendelian Randomization) תוך שימוש במאפיינים דלקתיים הקשורים ל-NETs כחשיפה. למטרה זו זוהו 106 משתנים אינסטרומנטליים (IVs), שפרטיהם מופיעים ב- טבלה משלימה 3לסטטיסטיקות F של משתנים מכשירים (IVs) אלו היה ערך ממוצע של 26.46, בטווח שבין מינימום של 20.6 למקסימום של 250.4.

בעת בחירת סוכרת מסוג 2 (T2DM) והסיבוכים השונים שלה (חמצת קטונית סוכרתית, סיבוכים כלייתיים, סיבוכים אופתלמולוגיים, סיבוכים נוירולוגיים וסיבוכים ...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

מחקר זה עושה שימוש בגישת MR של שני מדגמים כדי לבחון את הקשרים בין תכונות דלקתיות הקשורות ל-NETs לבין T2DM, וכן לסיבוכיו. הממצאים העיקריים מצביעים על קשר הפוך מובהק סטטיסטית בין רמות IL-6 שנחזו גנטית לבין CAD סוכרתית. ממצא זה עשוי לשקף את הארכיטקטורה הגנטית המורכבת של מסלולי האיתות של IL-6, ולא השפעה מגנה ישירה של IL-6 במחזור הדם על סיבוכים קרדיווסקולריים של סוכרת. בנוסף, מחקר זה חושף קשרים בין NETs לבין סיבוכים סוכרתיים שונים, כולל סיבוכים כלייתיים וסיבוכים של מחזור הדם ההיקפי בחולי T2DM. קשרים אלו מדגישים את חשיבות ה-NE...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

המחברים מצהירים כי אין להם ניגודי ברים.

תודות

המחקר נתמך על ידי פרויקט המחקר המרכזי למדעי החברה וטכנולוגיה של Zhongshan (מספר מענק: 2021B3013) ועל ידי פרויקט המחקר למדעי החברה וטכנולוגיה של Zhongshan (מספר מענק: 2022B1080). לממממנים לא היה תפקיד בתכנון המחקר, באיסוף וניתוח הנתונים, בהחלטה לפרסם או בהכנת כתב היד.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
CCN1GWAS CatalogGCST90277805http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90277001-GCST90278000/GCST90277805/harmonised/GCST90277805.h.tsv.gz
Diabetic CADGWAS CatalogGCST006405http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST006001-GCST007000/GCST006405/Fall_gwas_results_any_chd_tab.txt.gz
IL-6GWAS CatalogGCST90010146http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90010001-GCST90011000/GCST90010146/harmonised/33303764-GCST90010146-EFO_0007937.h.tsv.gz
MPOGWAS CatalogGCST90087967http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90087001-GCST90088000/GCST90087967/harmonised/35078996-GCST90087967-EFO_0011039.h.tsv.gz
MPO-DNAGWAS CatalogGCST90013658http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90013001-GCST90014000/GCST90013658/harmonised/33717105-GCST90013658-EFO_0005243.h.tsv.gz
MR-PRESSO PackageGitHub (rondolab)Version 1.0R package used to detect and pleiotropy-corrected causal estimates.
NEGWAS CatalogGCST90162366http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90162001-GCST90163000/GCST90162366/harmonised/GCST90162366.h.tsv.gz
NETsGWAS CatalogGCST90137414http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90137001-GCST90138000/GCST90137414/harmonised/GCST90137414.h.tsv.gz
NGALGWAS CatalogGCST90161504http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90161001-GCST90162000/GCST90161504/harmonised/GCST90161504.h.tsv.gz
R SoftwareR Foundation for Statistical ComputingVersion 4.0.5Main statistical computing environment used for all analyses.
T2DFINN R9T2Dhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_T2D.gz
T2D with ketoacidosisFINN R9E4_DM2KETOhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2KETO.gz
T2D with neurological complicationsFINN R9E4_DM2NEUhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2NEU.gz
T2D with ophthalmic complicationFINN R9E4_DM2OPTHhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2OPTH.gz
T2D with peripheral circulatoryFINN R9E4_DM2PERIPHhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2PERIPH.gz
T2D with renal complicationsFINN R9E4_DM2RENhttps://storage.googleapis.com/finngen-public-data-r9/summary_stats/finngen_R9_E4_DM2REN.gz
TNF-aGWAS CatalogGCST004426http://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST004001-GCST005000/GCST004426/harmonised/27989323-GCST004426-EFO_0004684.h.tsv.gz
TwoSampleMR PackageGitHub (MRCIEU)Version 0.6.22R package used for performing the Mendelian Randomization analysis.

מקורות

  1. Tanase DM, et al. The intricate relationship between type 2 diabetes mellitus (T2DM), insulin resistance (IR), and nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD). J Diabetes Res. 2020;2020:3920196.
  2. Yan Y, et al. Prevalence, awareness and control of type 2 diabetes mellitus and risk factors in Chinese elderly population. BMC Public Health. 2022;22(1):1382.
  3. Dugani SB, Mielke MM, Vella A. Burden and management of type 2 diabetes in rural United States. Diabetes Metab Res Rev. 2021;37(5):e3410.
  4. Rodriquez IM, O'Sullivan KL. Youth-onset type 2 diabetes: Burden of complications and socioeconomic cost. Curr Diab Rep. 2023;23(5):59-67.
  5. Zhang H, et al. Neutrophil, neutrophil extracellular traps and endothelial cell dysfunction in sepsis. Clin Transl Med. 2023;13(1):e1170.
  6. Hidalgo A, et al. Neutrophil extracellular traps: From physiology to pathology. Cardiovasc Res. 2022;118(13):2737-53.
  7. Goggs R, Jeffery U, Levine DN, Li RHL. Neutrophil-extracellular traps, cell-free DNA, and immunothrombosis in companion animals: A review. Vet Pathol. 2020;57(1):6-23.
  8. Tilley DO, et al. Histone H3 clipping is a novel signature of human neutrophil extracellular traps. Elife. 2022;11.
  9. Shafqat A, et al. Emerging role of neutrophil extracellular traps in the complications of diabetes mellitus. Front Med (Lausanne). 2022;9:995993.
  10. Njeim R, et al. NETosis contributes to the pathogenesis of diabetes and its complications. J Mol Endocrinol. 2020;65(4):R65-76.
  11. Helseth R, et al. Glucose associated NETosis in patients with ST-elevation myocardial infarction: An observational study. BMC Cardiovasc Disord. 2019;19(1):221.
  12. Magana-Guerrero FS, et al. Spontaneous neutrophil extracellular traps release are inflammatory markers associated with hyperglycemia and renal failure on diabetic retinopathy. Biomedicines. 2023;11(7).
  13. Ibrahim I, et al. Neutrophil extracellular traps (NETs) are associated with type 2 diabetes and diabetic foot ulcer related amputation: A prospective cohort study. Diabetes Ther. 2024;15(6):1333-48.
  14. Joshi MB, et al. High glucose modulates IL-6 mediated immune homeostasis through impeding neutrophil extracellular trap formation. FEBS Lett. 2013;587(14):2241-6.
  15. Bryk AH, et al. Predictors of neutrophil extracellular traps markers in type 2 diabetes mellitus: Associations with a prothrombotic state and hypofibrinolysis. Cardiovasc Diabetol. 2019;18(1):49.
  16. Park JH, et al. Evaluation of circulating markers of neutrophil extracellular trap (NET) formation as risk factors for diabetic retinopathy in a case-control association study. Exp Clin Endocrinol Diabetes. 2016;124(9):557-61.
  17. Winslow S, et al. Multi-omics links IL-6 trans-signalling with neutrophil extracellular trap formation and Haemophilus infection in COPD. Eur Respir J. 2021;58(4).
  18. Bowden J, Holmes MV. Meta-analysis and Mendelian randomization: A review. Res Synth Methods. 2019;10(4):486-96.
  19. Birney E. Mendelian randomization. Cold Spring Harb Perspect Med. 2022;12(4).
  20. Sanderson E, et al. Mendelian randomization. Nat Rev Methods Primers. 2022;2.
  21. Skrivankova VW, et al. Strengthening the reporting of observational studies in epidemiology using Mendelian randomization: The STROBE-MR statement. JAMA. 2021;326(16):1614-21.
  22. Liang YC, et al. Association of circulating inflammatory proteins with type 2 diabetes mellitus and its complications: A bidirectional Mendelian randomization study. Front Endocrinol (Lausanne). 2024;15:1358311.
  23. Papayannopoulos V, Metzler KD, Hakkim A, Zychlinsky A. Neutrophil elastase and myeloperoxidase regulate the formation of neutrophil extracellular traps. J Cell Biol. 2010;191(3):677-91.
  24. Kindberg KM, et al. IL-6R signaling is associated with PAD4 and neutrophil extracellular trap formation in patients with STEMI. Int J Mol Sci. 2025;26(11).
  25. Mao CL, et al. Neutrophil extracellular traps in rheumatoid arthritis: Pathogenic mechanisms and therapeutic potential. Front Immunol. 2025;16:1717671.
  26. Li H, et al. Hepatocytes and neutrophils cooperatively suppress bacterial infection by differentially regulating lipocalin-2 and neutrophil extracellular traps. Hepatology. 2018;68(4):1604-20.
  27. Li T, et al. Cellular communication network factor 1 promotes retinal leakage in diabetic retinopathy via inducing neutrophil stasis and neutrophil extracellular traps extrusion. Cell Commun Signal. 2024;22(1):275.
  28. Hao L, et al. Transcriptome sequencing and Mendelian randomization analysis identified biomarkers related to neutrophil extracellular traps in diabetic retinopathy. Front Immunol. 2024;15:1408974.
  29. Wang S, et al. Association between periodontitis and temporomandibular joint disorders. Arthritis Res Ther. 2023;25(1):143.
  30. Yin KJ, et al. No genetic causal association between periodontitis and arthritis: A bidirectional two-sample Mendelian randomization analysis. Front Immunol. 2022;13:808832.
  31. Genomes Project C, et al. A map of human genome variation from population-scale sequencing. Nature. 2010;467(7319):1061-73.
  32. Burgess S, Thompson SG, Collaboration CCG. Avoiding bias from weak instruments in Mendelian randomization studies. Int J Epidemiol. 2011;40(3):755-64.
  33. Burgess S, Butterworth A, Thompson SG. Mendelian randomization analysis with multiple genetic variants using summarized data. Genet Epidemiol. 2013;37(7):658-65.
  34. Burgess S, Thompson SG. Interpreting findings from Mendelian randomization using the MR-Egger method. Eur J Epidemiol. 2017;32(5):377-89.
  35. Bowden J, Davey Smith G, Haycock PC, Burgess S. Consistent estimation in Mendelian randomization with some invalid instruments using a weighted median estimator. Genet Epidemiol. 2016;40(4):304-14.
  36. Greco MF, Minelli C, Sheehan NA, Thompson JR. Detecting pleiotropy in Mendelian randomisation studies with summary data and a continuous outcome. Stat Med. 2015;34(21):2926-40.
  37. Verbanck M, Chen CY, Neale B, Do R. Publisher correction: Detection of widespread horizontal pleiotropy in causal relationships inferred from Mendelian randomization between complex traits and diseases. Nat Genet. 2018;50(8):1196.
  38. Cheng H, Garrick DJ, Fernando RL. Efficient strategies for leave-one-out cross validation for genomic best linear unbiased prediction. J Anim Sci Biotechnol. 2017;8:38.
  39. Cupido AJ, et al. Dissecting the IL-6 pathway in cardiometabolic disease: A Mendelian randomization study on both IL6 and IL6R. Br J Clin Pharmacol. 2022;88(6):2875-84.
  40. Indumathi B, Oruganti SS, Sreenu B, Kutala VK. Association of promoter methylation and expression of inflammatory genes IL-6 and TNF-alpha with the risk of coronary artery disease in diabetic and obese subjects among Asian Indians. Indian J Clin Biochem. 2022;37(1):29-39.
  41. Shrivastav D, et al. Comparative analysis of Nε-carboxymethyl-lysine and inflammatory markers in diabetic and non-diabetic coronary artery disease patients. World J Diabetes. 2023;14(12):1754-65.
  42. Chittaragi GH, Ambali AP, Honnutagi R, Ganesh V. Interleukin-6 and uric acid among type 2 diabetes mellitus patients with coronary artery disease. Bioinformation. 2023;19(12):1134-8.
  43. Liu L, et al. Adipokines, adiposity, and atherosclerosis. Cell Mol Life Sci. 2022;79(5):272.
  44. Hua MJ, Butera G, Akinyemi O, Porterfield D. Biases and limitations in observational studies of long COVID prevalence and risk factors: A rapid systematic umbrella review. PLoS One. 2024;19(5):e0302408.
  45. Savitz DA, Wellenius GA. Can cross-sectional studies contribute to causal inference? It depends. Am J Epidemiol. 2023;192(4):514-6.
  46. Hirano T. IL-6 in inflammation, autoimmunity and cancer. Int Immunol. 2021;33(3):127-48.
  47. Liu G, Ren X, Li Y, Li H. Midkine promotes kidney injury in diabetic kidney disease by increasing neutrophil extracellular traps formation. Ann Transl Med. 2022;10(12):693.
  48. Zheng F, et al. Neutrophil extracellular traps induce glomerular endothelial cell dysfunction and pyroptosis in diabetic kidney disease. Diabetes. 2022;71(12):2739-50.
  49. Schmidt-Arras D, Rose-John S. IL-6 pathway in the liver: From physiopathology to therapy. J Hepatol. 2016;64(6):1403-15.
  50. Xiao Y, et al. Cathepsin C promotes breast cancer lung metastasis by modulating neutrophil infiltration and neutrophil extracellular trap formation. Cancer Cell. 2021;39(3):423-37.e427.
  51. Sater MS, et al. Plasma IL-6, TREM1, uPAR, and IL6/IL8 biomarkers increment further witnessing the chronic inflammation in type 2 diabetes. Horm Mol Biol Clin Investig. 2023;44(3):259-69.
  52. Martino N, et al. Endothelial SOCS3 maintains homeostasis and promotes survival in endotoxemic mice. JCI Insight. 2021;6(14).
  53. Akboua H, Eghbalzadeh K, Keser U, Wahlers T, et al. Impaired non-canonical transforming growth factor-β signalling prevents profibrotic phenotypes in cultured peptidylarginine deiminase 4-deficient murine cardiac fibroblasts. J Cell Mol Med. 2021;25(20):9674-84.
  54. Thiam HR, et al. NETosis proceeds by cytoskeleton and endomembrane disassembly and PAD4-mediated chromatin decondensation and nuclear envelope rupture. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020;117(13):7326-37.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

תגיות

מלכודות חוץ-תאיות של נויטרופיליםאינטרלוקין-6סיבוכים סוכרתייםמחלת עורקים כליליתסיבוכים כלייתייםסיבוכים במחזור הדם ההיקפיאסוציאציה רחבת גנום
צרו קשר
המליצו לספרייה

פרטיות

תנאי שימוש

מדיניות

זכויות יוצרים © 2026 MyJoVE Corporation. כל הזכויות שמורות.