Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
JA
José Alemán
Author with expertise in Metabolic Syndrome and Cardiovascular Disease
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
7
(71% Open Access)
Cited by:
425
h-index:
17
/
i10-index:
25
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Hepatic Insulin Resistance Is Sufficient to Produce Dyslipidemia and Susceptibility to Atherosclerosis

Sudha Biddinger et al.Feb 1, 2008
Insulin resistance plays a central role in the development of the metabolic syndrome, but how it relates to cardiovascular disease remains controversial. Liver insulin receptor knockout (LIRKO) mice have pure hepatic insulin resistance. On a standard chow diet, LIRKO mice have a proatherogenic lipoprotein profile with reduced high-density lipoprotein (HDL) cholesterol and very low-density lipoprotein (VLDL) particles that are markedly enriched in cholesterol. This is due to increased secretion and decreased clearance of apolipoprotein B-containing lipoproteins, coupled with decreased triglyceride secretion secondary to increased expression of Pgc-1β (Ppargc-1b), which promotes VLDL secretion, but decreased expression of Srebp-1c (Srebf1), Srebp-2 (Srebf2), and their targets, the lipogenic enzymes and the LDL receptor. Within 12 weeks on an atherogenic diet, LIRKO mice show marked hypercholesterolemia, and 100% of LIRKO mice, but 0% of controls, develop severe atherosclerosis. Thus, insulin resistance at the level of the liver is sufficient to produce the dyslipidemia and increased risk of atherosclerosis associated with the metabolic syndrome.
0

Abstract 2049: Regulation Of MTP-ATGL Interactions In Adipocytes And Their Impact On Hepatic Lipid Metabolism

Sujith Rajan et al.May 1, 2024
Introduction: We have shown that microsomal triglyceride transfer protein (MTP) in adipocytes regulates lipolysis by inhibiting adipose triglyceride lipase (ATGL). Adipose MTP knockout mice (A- Mttp -/- ) exhibit smaller adipocytes, more thermogenesis, and less weight gain on an obesogenic diet. Aim: To investigate the MTP-ATGL interaction in adipocytes and its impact on hepatic lipid metabolism. Methods: We studied MTP-ATGL interactions using in silico modeling, ELISA, and co-IP. Lipoprotein profiles were analyzed using FPLC. Adipose-liver cross-talk was assessed through co-culture experiments, adipokine profiling and lipidomics. Hepatic triglyceride (TG) production and fatty acid (FA) oxidation were assessed using poloxamer-407 and 14 C-palmitate. Statistical analyses were done using GraphPad Prism (P <.05 significant). Results: Our study suggests MTP-ATGL interactions are hydrophobic involving C-terminal of ATGL and N-terminal β-barrel of MTP. These interactions vary in different metabolic states like fasting and adipocyte differentiation. A- Mttp -/- mice had higher plasma TG content in VLDL and LDL fractions. Despite increased movement of FAs from adipose to the liver as indicated by lipidomics of eWAT, plasma and liver, A- Mttp -/- mice liver showed less steatosis. Adipokine profiling showed significantly higher amounts of adiponectin in the plasma of A- Mttp -/- mice. Reduced ceramide levels and significantly increased AMPK phosphorylation suggest higher adiponectin activity in A- Mttp -/- livers. A- Mttp -/- livers showed higher expression of FA uptake and utilization related genes, but no change in lipid synthesis. Hepatocytes treated with Mttp -/- adipocytes conditioned media (CM) showed higher FA oxidation than those treated with Mttp f/f adipocytes CM. Mttp -/- adipocytes CM showed significantly higher PPARα reporter activity than Mttp f/f adipocytes CM. Conclusion: Our study reveals dynamic hydrophobic interactions between MTP and ATGL that vary with metabolic states. Enhanced movement of PPARα ligands (FAs) and adiponectin from A- Mttp -/- adipocytes boosts VLDL production and FA oxidation, to protect livers from hepatic steatosis. This highlights a novel role of adipose MTP in the regulation of hepatic lipid homeostasis.
0

Cohort profile: study design and baseline characteristics of an observational longitudinal weight loss cohort and biorepository of patients undergoing sleeve gastrectomy in the USA

Sally Vanegas et al.Aug 1, 2024
Purpose We developed a comprehensive sleeve gastrectomy (SG) weight loss study cohort and biorepository to uncover mechanisms, biomarkers and predictive factors of weight loss, weight maintenance and amelioration of obesity-related comorbidities. For this purpose, we collected psychosocial, anthropometric, clinical data and a variety of samples pre-surgery, intraoperatively and 1.5, 3, 12 and 24 months post-surgery. For longer-term assessment, the collection of psychosocial and anthropometric data was extended to 10 years. Here, we present in-depth characterisation of the cohort and detailed overview of study procedures as a foundation for future analyses. Participants We consented 647 participants between June 2017 and March 2020 from two bariatric surgery clinics in New York City—one major urban hospital and one private hospital. Of 355 participants who provided baseline data, 300 underwent SG. Of these, 79% are females with an average age of 38 years, 68% are Hispanic, 20% are non-Hispanic Black and 11% are non-Hispanic White. Findings to date We collected intraoperative adipose and stomach tissues from 282 patients and biosamples (blood, urine, saliva, stool) from 245 patients at 1.5 months, 238 at 3 month, 218 at 12 months and 180 at 24 months post-surgery. We are currently collecting anthropometric and psychosocial data annually until 10 years post-surgery. Data analysis is currently underway. Future plans Our future research will explore the variability in weight loss outcomes observed in our cohort, particularly among Black and Hispanic patients in comparison to their White counterparts. We will identify social determinants of health, metabolic factors and other variables that may predict weight loss success, weight maintenance and remission of obesity-related comorbidities. Additionally, we plan to leverage our biorepository for collaborative research studies. We will complete long-term follow-up data by December 2031. We plan to apply for funding to expand biosample collection through year 10 to provide insights into the mechanisms of long-term weight maintenance.
0

A Divergent Platelet Transcriptome in Patients with Lipedema and Lymphedema

Alliefair Scalise et al.Jun 4, 2024
Lipedema and lymphedema are physically similar yet distinct diseases that are commonly misdiagnosed. We previously reported that lipedema and lymphedema are associated with increased risk for venous thromboembolism (VTE). The underlying etiology of the prothrombotic profile observed in lipedema and lymphedema is unclear, but may be related to alterations in platelets. Our objective was to analyze the platelet transcriptome to identify biological pathways that may provide insight into platelet activation and thrombosis. The platelet transcriptome was evaluated in patients with lymphedema and lipedema, then compared to control subjects with obesity. Patients with lipedema were found to have a divergent transcriptome from patients with lymphedema. The platelet transcriptome and impacted biological pathways in lipedema were surprisingly similar to weight-matched comparators, yet different when compared to overweight individuals with a lower body mass index (BMI). Differences in the platelet transcriptome for patients with lipedema and lymphedema were found in biological pathways required for protein synthesis and degradation, as well as metabolism. Key differences in the platelet transcriptome for patients with lipedema compared to BMI-matched subjects involved metabolism and glycosaminoglycan processing. These inherent differences in the platelet transcriptome warrant further investigation, and may contribute to the increased risk of thrombosis in patients with lipedema and lymphedema.
0

Screening Predictors of Weight Loss: An Integromics Approach

Joel Rosa et al.Jul 10, 2020
Abstract Obesity has reached epidemic proportions in the United States but little is known about the mechanisms of weight gain and weight loss. Integration of “omics” data is becoming a popular tool to increase understanding in such complex phenotypes. Biomarkers come in abundance from high-throughput experiments, but small sample size is still is a serious limitation in clinical trials. It makes assessment of more realistic assumptions for complex relationships such as nonlinearity, interaction and normality more difficult. In the present study, we developed a strategy to screen predictors of weight loss from a multi-omics, high-dimensional and longitudinal dataset from a small cohort of subjects. Our proposal explores the combinatorial space of candidate biomarkers from different data sources with the use of first-order Spearman partial correlation coefficients. Statistics derived from the sample correlations are used to rank and select biomarkers, and to evaluate the relative importance of each data source. We tackle the small sample size problem by combining nonparametric statistics and dimensionality reduction techniques useful for omics data. We applied the proposed strategy to assess the relative importance of biomarkers from 6 different data sources: RNA-seq, RT-qPCR, metabolomics, fecal microbiome, fecal bile acid, and clinical data used to predict the rate of weight loss in 10 obese subjects provided an identical low-calorie diet in a hospital metabolic facility. The strategy has reduced an initial set of more than 40K biomarkers to a set of 61 informative ones across 3 time points: pre-study, post-study and changes from pre- to post-study. Our study sheds light on the relative importance of different omics to predict rates of weight loss. We showed that baseline fecal bile acids, and changes in RT-qPCR biomarkers from pre- to post-study are the most predictive data sources for the rate of weight loss.