Therapeutic Angiogenesis in Diabetes and Hypercholesterolemia: Influence of Oxidative Stress
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant improvements in the medical, percutaneous, and surgical management, numerous patients are first seen with non-revascularizable coronary artery disease (CAD). The growth of new blood vessels to improve myocardial perfusion (i.e., therapeutic angiogenesis) is an attractive treatment option for these patients. However, the successes of angiogenic therapy, observed in preclinical studies, have not been realized in clinical trials. Increasing evidence suggests that this discrepancy between animal and human studies may be due to the nature of the substrate, or the molecular and cellular environment within which the angiogenic agent acts. Antiangiogenic influences, including endothelial dysfunction, hypercholesterolemia, and diabetes, are present in virtually all patients with advanced CAD. Recent studies have better characterized the abnormalities associated with these disease states, providing novel targets for intervention. These substrate-modifying interventions can potentially enhance the response to protein-, gene-, or cell-based angiogenic therapy. In this review, we discuss key aspects of the angiogenic process and the pathophysiologic and molecular mechanisms that contribute to an impaired angiogenic response in the setting of endothelial dysfunction, hypercholesterolemia, and diabetes, with a focus on the role of oxidative stress. Last, we briefly explore substrate modifying agents that have been evaluated in preclinical and clinical studies to improve the angiogenic response.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».