Regulation of therapeutic apoptosis: a potential target in controlling hypertensive organ damage
Notice bibliographique
Résumé
Cell growth and survival are potential therapeutic targets for the control of complications associated with hypertension. In most cardiovascular disorders, cardiac fibroblasts and large-vessel smooth muscle cells can replicate and thus contribute to the disease. We propose that cardiovascular hyperplasia may be reversed via therapeutic apoptosis induction with drugs that are safe and already used in the clinic. We first reported that, irrespective of the drug class, those drugs that are able to induce regression of cardiovascular hypertrophy are also able to reverse cardiovascular hyperplasia via apoptosis. Drugs active in this regard include inhibitors of the renin-angiotensin system, calcium channel blockers, and beta-blockers. Moreover, the effects of these drugs on cell survival is not merely secondary to blood pressure reduction. Therapeutic apoptosis in the cardiovascular system of the spontaneously hypertensive rat is characterized by a rapid and transient onset following initiation of antihypertensive treatment. Herein, the induction and termination of therapeutic apoptosis during drug treatment of hypertension will be briefly reviewed and supported by novel data suggesting that reversal of cardiovascular hyperplasia is associated with reduced cell growth and a resistance to further induction of therapeutic apoptosis, as shown in spontaneously hypertensive rats receiving an intermittent regime of nifedipine therapy. We propose that the presence of a cell subpopulation with defective cell cycle regulation may determine organ susceptibility to undergo therapeutic apoptosis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».