The GSK-3 Family as Therapeutic Target for Myocardial Diseases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Glycogen synthase kinase-3 (GSK-3) is one of the few signaling molecules that regulate a truly astonishing number of critical intracellular signaling pathways. It has been implicated in several diseases including heart failure, bipolar disorder, diabetes mellitus, Alzheimer disease, aging, inflammation, and cancer. Furthermore, a recent clinical trial has validated the feasibility of targeting GSK-3 with small molecule inhibitors for human diseases. In the current review, we will focus on its expanding role in the heart, concentrating primarily on recent studies that have used cardiomyocyte- and fibroblast-specific conditional gene deletion in mouse models. We will highlight the role of the GSK-3 isoforms in various pathological conditions including myocardial aging, ischemic injury, myocardial fibrosis, and cardiomyocyte proliferation. We will discuss our recent findings that deletion of GSK-3α specifically in cardiomyocytes attenuates ventricular remodeling and cardiac dysfunction after myocardial infarction by limiting scar expansion and promoting cardiomyocyte proliferation. The recent emergence of GSK-3β as a regulator of myocardial fibrosis will also be discussed. We will review our recent findings that specific deletion of GSK-3β in cardiac fibroblasts leads to fibrogenesis, left ventricular dysfunction, and excessive scarring in the ischemic heart. Finally, we will examine the underlying mechanisms that drive the aberrant myocardial fibrosis in the models in which GSK-3β is specifically deleted in cardiac fibroblasts. We will summarize these recent results and offer explanations, whenever possible, and hypotheses when not. For these studies we will rely heavily on our models and those of others to reconcile some of the apparent inconsistencies in the literature.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle