Comprehensive Assessment of Rosiglitazone on Cardiac Safety in a Rat Model of Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
The antidiabetic drugs, PPARγ‐modulator class, are associated with severe cardiovascular risk. This liability has not been sufficiently explored in animal models. The present study was designed to assess cardiac safety biomarkers associated with a PPARγ agonist, rosiglitazone (Rosi), in rat heart failure (HF) model. HF was induced by coronary artery ligation and confirmed by ultrasound (US). Sham or HF rats were treated by low (3 mg/kg) or high (45 mg/kg) doses of Rosi, po, for 28 days. Biomarkers for heart structure and function (US), myocardial fibrosis, neuroendocrine biomarkers (BNP, aldosterone) and metabolic variables (glucose and insulin) were monitored. Targeted low‐density gene array was deployed to assess genomic responses. HF was marked by increase in BNP and ANP, low ejection fraction (30‐40%). Rosi effect was confirmed by increase in plasma adiponectin. Genomic analysis of model/treatment effects confirmed suppression by Rosi on ACE and TNFα expression. No evidence on exacerbation of cardiac function, structure and genomic change was noted in HF. ENaCs and Na + /Cl − /K + transporters remained intact while marked increase in PPARγ expression was noted. Our data suggest that Rosi had no adverse effect on cardiac function in rat HF; instead, protective effect was suggested by decrease in ACE and ANP. These data suggest that cardiovascular risk of PPARγ need to be studied in non‐rodent models.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».