The TNF-α/Sphingosine-1-Phosphate Signaling Axis Drives Myogenic Responsiveness in Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure (HF) is hallmarked by an increase in total peripheral resistance (TPR) that compensates for the drop in cardiac output. While initially allowing for the maintenance of mean arterial pressure at acceptable levels, the long-term upregulation of TPR is prone to compromise cardiac performance and tissue perfusion, and to ultimately accelerate disease progression. Augmented vasoconstriction of terminal arteries, the site of TPR regulation, is cooperatively driven by mechanisms such as: (i) endothelial dysfunction, (ii) increased sympathetic activity and (iii) enhanced pressure-induced myogenic responsiveness. Herein, we review emerging evidence that the increase in myogenic responsiveness is central to the long-term elevation of TPR in HF. On a molecular level, this augmented intrinsic response is governed by an activation of the tumor necrosis factor-α (TNF-α)/sphingosine-1-phosphate signaling axis in microvascular smooth muscle cells. The beneficial effect of TNF-α scavenging strategies on tissue perfusion in HF mouse models adds to the gaining momentum to revisit the use of anti-TNF-α treatment modalities in discrete HF patient populations.
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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) | 0,001 | 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 ».