Cardiac fibroblasts, fibrosis and extracellular matrix remodeling in heart disease
Notice bibliographique
Résumé
Fibroblasts comprise the largest cell population in the myocardium. In heart disease, the number of fibroblasts is increased either by replication of the resident myocardial fibroblasts, migration and transformation of circulating bone marrow cells, or by transformation of endothelial/epithelial cells into fibroblasts and myofibroblasts. The primary function of fibroblasts is to produce structural proteins that comprise the extracellular matrix (ECM). This can be a constructive process; however, hyperactivity of cardiac fibroblasts can result in excess production and deposition of ECM proteins in the myocardium, known as fibrosis, with adverse effects on cardiac structure and function. In addition to being the primary source of ECM proteins, fibroblasts produce a number of cytokines, peptides, and enzymes among which matrix metalloproteinases (MMPs) and their inhibitors, tissue inhibitor of metalloproteinases (TIMPs), directly impact the ECM turnover and homeostasis. Function of fibroblasts can also in turn be regulated by MMPs and TIMPs. In this review article, we will focus on the function of cardiac fibroblasts in the context of ECM formation, homeostasis and remodeling in the heart. We will discuss the origins and multiple roles of cardiac fibroblasts in myocardial remodeling in different types of heart disease in patients and in animal models. We will further provide an overview of what we have learned from experimental animal models and genetically modified mice with altered expression of ECM regulatory proteins, MMPs and TIMPs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».