Immune mechanisms in hypertension and vascular injury
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Notice bibliographique
Résumé
Over the last 20 years it has become recognized that low-grade inflammation plays a role in cardiovascular disease. More recently, participation of the innate and the adaptive immune response in mechanisms that contribute to inflammation in cardiovascular disease has been reported in atherosclerosis and hypertension. Different subsets of lymphocytes and their cytokines are involved in vascular remodelling in hypertension, chronic kidney disease and heart disease. Effector T-cells include Th1 (interferon-γ-producing) and Th2 (interleukin-4 producing) lymphocytes, as well as Th17 (which produce interleukin-17) and T-suppressor lymphocytes such as T(reg)-cells (regulatory T-cells), which express the transcription factor Foxp3 (forkhead box P3) and participate respectively as pro- and anti-inflammatory cells. Pro-inflammatory T-lymphocytes participate in mechanisms of cardiovascular disease in part by mediating the effects of angiotensin II and mineralocorticoids. Involvement of immune mechanisms in cardiac, vascular and renal changes in hypertension has been demonstrated in many experimental models, an example being the Dahl-salt sensitive rat and the spontaneously hypertensive rat. How activation of immunity is triggered remains unknown, but neo-antigens could be generated by elevated blood pressure through damage-associated molecular pattern receptors or other mechanisms. Once activated, Th1 cells may contribute to blood pressure elevation by affecting the kidney, vascular remodelling of blood vessels directly via the effects of the cytokines produced or through their effects on perivascular fat. T(reg)-cells protect from blood pressure elevation by acting upon similar targets. Recent data suggests that participation of these mechanisms that have been demonstrated already in murine models also occurs in humans. These novel findings may open the way for new therapeutic approaches to improve outcomes in hypertension and cardiovascular disease in humans.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle