Regression of aortic valve stenosis by ApoA‐I mimetic peptide infusions in rabbits
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Aortic valve stenosis (AVS) is the most common valvular heart disease, and standard curative therapy remains open heart surgical valve replacement. The aim of our experimental study was to determine if apolipoprotein A-I (ApoA-I) mimetic peptide infusions could induce regression of AVS. EXPERIMENTAL APPROACH: Fifteen New Zealand White male rabbits received a cholesterol-enriched diet and vitamin D(2) until significant AVS was detected by echocardiography. The enriched diet was then stopped to mimic cholesterol-lowering therapy and animals were allocated randomly to receive saline (control group, n=8) or an ApoA-I mimetic peptide (treated group, n=7), three times per week for 2 weeks. Serial echocardiograms and post mortem valve histology were performed. KEY RESULTS: Aortic valve area increased significantly by 25% in the treated group after 14 days of treatment (P=0.012). Likewise, aortic valve thickness decreased by 21% in the treated group, whereas it was unchanged in controls (P=0.0006). Histological analysis revealed that the extent of lesions at the base of valve leaflets and sinuses of Valsalva was smaller in the treated group compared with controls (P=0.032). The treatment also reduced calcification, as revealed by the loss of the positive relationship observed in the control group (r=0.87, P=0.004) between calcification area and aortic valve thickness. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Infusions of ApoA-I mimetic peptide lead to regression of experimental AVS. These positive results justify the further testing of high-density lipoprotein (HDL)-based therapies in patients with valvular aortic stenosis. Regression of aortic stenosis, if achieved safely, could transform the clinical treatment of this disease.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».