Fibrosis in heart disease: understanding the role of transforming growth factor‐β<sub>1</sub> in cardiomyopathy, valvular disease and arrhythmia
Notice bibliographique
Résumé
The importance of fibrosis in organ pathology and dysfunction appears to be increasingly relevant to a variety of distinct diseases. In particular, a number of different cardiac pathologies seem to be caused by a common fibrotic process. Within the heart, this fibrosis is thought to be partially mediated by transforming growth factor-beta1 (TGF-beta1), a potent stimulator of collagen-producing cardiac fibroblasts. Previously, TGF-beta1 had been implicated solely as a modulator of the myocardial remodelling seen after infarction. However, recent studies indicate that dilated, ischaemic and hypertrophic cardiomyopathies are all associated with raised levels of TGF-beta1. In fact, the pathogenic effects of TGF-beta1 have now been suggested to play a major role in valvular disease and arrhythmia, particularly atrial fibrillation. Thus far, medical therapy targeting TGF-beta1 has shown promise in a multitude of heart diseases. These therapies provide great hope, not only for treatment of symptoms but also for prevention of cardiac pathology as well. As is stated in the introduction, most reviews have focused on the effects of cytokines in remodelling after myocardial infarction. This article attempts to underline the significance of TGF-beta1 not only in the post-ischaemic setting, but also in dilated and hypertrophic cardiomyopathies, valvular diseases and arrhythmias (focusing on atrial fibrillation). It also aims to show that TGF-beta1 is an appropriate target for therapy in a variety of cardiovascular diseases.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».