Dual angiotensin-converting enzyme/neutral endopeptidase inhibition on cardiac and renal fibrosis and inflammation in DOCA-salt hypertensive rats
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The relative roles of angiotensin-converting enzyme (ACE) and neutral endopeptidase (NEP) inhibition on cardiac and renal fibrosis in deoxycorticosterone acetate (DOCA)-salt hypertensive rats were studied. METHODS: The ACE/NEP inhibitor omapatrilat (40 mg/kg per day), the ACE inhibitor enalapril (10 mg/kg per day) and the NEP inhibitor CGS 25462(100 mg/kg per day) were administrated for 3 weeks to DOCA rats. Collagen was stained with Sirius red, and mediators of inflammation were identified by immunolabeling (vascular cell adhesion molecule, nuclear factor-kappaB, infiltrating ED-1-positive macrophages and monocyte chemotactic protein-1) or by western blot (platelet-endothelial cell adhesion molecule-1). RESULTS: Elevated systolic blood pressure of DOCA rats was significantly reduced (P < 0.05) by omapatrilat and CGS 25462. Omapatrilat and CGS 25462 significantly (P < 0.05) decreased interstitial collagen density in the left ventricle of DOCA rats compared with untreated DOCA rats. Enalapril only decreased the subepicardial collagen of DOCA rats. Omapatrilat significantly (P < 0.05) decreased renal mesangial collagen deposition in DOCA rats. Cardiac and renal expression of surface adhesion molecules, nuclear factor-kappaB, monocyte chemotactic protein and ED-1-positive cells were decreased in omapatrilat-treated DOCA rats compared with untreated DOCA rats. Enalapril and CGS 25462 did not alter mesangial collagen of DOCA rats. CONCLUSIONS: Dual ACE/NEP inhibition was more effective than ACE or NEP inhibition in decreasing inflammatory mediators, and improving cardiac and renal fibrosis. This suggests a role for NEP inhibition added to blockade of the renin-angiotensin system that may explain the greater efficacy of omapatrilat.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».