Proteolysis in illness-associated skeletal muscle atrophy: from pathways to networks
Notice bibliographique
Résumé
Improvements in health in the past decades have resulted in increased numbers of the elderly in both developed and developing regions of the world. Advances in therapy have also increased the prevalence of patients with chronic and degenerative diseases. Muscle wasting, a feature of most chronic diseases, is prominent in the elderly and contributes to both morbidity and mortality. A major research goal has been to identify the proteolytic system(s) that is responsible for the degradation of proteins that occurs in muscle atrophy. Findings over the past 20 years have clearly confirmed an important role of the ubiquitin proteasome system in mediating muscle proteolysis, particularly that of myofibrillar proteins. However, recent observations have provided evidence that autophagy, calpains and caspases also contribute to the turnover of muscle proteins in catabolic states, and furthermore, that these diverse proteolytic systems interact with each other at various levels. Importantly, a number of intracellular signaling pathways such as the IGF1/AKT, myostatin/Smad, PGC1, cytokine/NFκB, and AMPK pathways are now known to interact and can regulate some of these proteolytic systems in a coordinated manner. A number of loss of function studies have identified promising therapeutic approaches to the prevention and treatment of wasting. However, additional biomarkers and other approaches to improve early identification of patients who would benefit from such treatment need to be developed. The current data suggests a network of interacting proteolytic and signaling pathways in muscle. Future studies are needed to improve understanding of the nature and control of these interactions and how they work to preserve muscle function under various states of growth and atrophy.
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 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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».