Proteinases and signalling: pathophysiological and therapeutic implications via PARs and more
Notice bibliographique
Résumé
Proteinases like thrombin, trypsin and tissue kallikreins are now known to regulate cell signaling by cleaving and activating a novel family of G-protein-coupled proteinase-activated receptors (PARs 1-4) via exposure of a tethered receptor-triggering ligand. On their own, short synthetic PAR-selective PAR-activating peptides (PAR-APs) mimicking the tethered ligand sequences can activate PARs 1, 2 and 4 and cause physiological responses both in vitro and in vivo. Using the PAR-APs as sentinel probes in vivo, it has been found that PAR activation can affect the vascular, renal, respiratory, gastrointestinal, musculoskeletal and nervous systems (both central and peripheral nervous system) and can promote cancer metastasis and invasion. In general, responses triggered by PARs 1, 2 and 4 are in keeping with an innate immune inflammatory response, ranging from vasodilatation to intestinal inflammation, increased cytokine production and increased or decreased nociception. Further, PARs have been implicated in a number of disease states, including cancer and inflammation of the cardiovascular, respiratory, musculoskeletal, gastrointestinal and nervous systems. In addition to activating PARs, proteinases can cause hormone-like effects by other signalling mechanisms, like growth factor receptor activation, that may be as important as the activation of PARs. We, therefore, propose that the PARs themselves, their activating serine proteinases and their associated signalling pathways can be considered as attractive targets for therapeutic drug development. Thus, proteinases in general must now be considered as 'hormone-like' messengers that can signal either via PARs or other mechanisms.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».