Effect of Hirulog-Like Peptide on Balloon Catheter Injury-Induced Neointimal Formation in Femoral Arteries of Minipigs and Relationship with Inflammatory Mediators
Notice bibliographique
Résumé
Vascular intervention-induced neointimal formation is a major drawback for managing atherosclerotic cardiovascular diseases using invasive vascular procedures. Our previous studies demonstrated that hirulog-like peptide (HLP) reduced balloon catheter dilation-induced neointimal formation or restenosis in carotid arteries of rats or atherosclerotic rabbits with less interruption in coagulation or bleeding than heparin or hirulog-1. The present study examined the effect of HLP on balloon catheter injury-induced neointimal formation in femoral arteries of minipigs. Intravenous infusion of HLP (1.6 mg/kg/h for 4 h started 0.5 h before the intervention) or unfractured heparin (50 U/kg/h for 4 h) significantly reduced neointimal formation in femoral arteries 4 weeks after intervention compared with the vehicle. Heparin, but not HLP, significantly prolonged activated partial thromboplastin time. HLP or heparin significantly reduced vascular intervention-induced increases in C-reactive protein, P-selectin and interleukin-6 in serum. HLP, but not heparin, normalized vascular injury-induced increase in P-selectin in platelets. The results of the present study suggest that HLP is an effective agent for preventing balloon catheter injury-induced neointimal formation in femoral arteries of minipigs. The beneficial effects of HLP on vascular injury-induced neointimal formation may partially result from its inhibition on inflammatory mediators.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».