The Urotensin II System and Carotid Atherosclerosis: A Role in Vascular Calcification
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The aims of the present study were to determine the expression of urotensin II (UII), urotensin-II related peptide (URP), and their receptor (UT) in stable and unstable carotid atherosclerosis, and determine the effects of UII on human aortic smooth muscle cell (SMCs) calcification. METHODS AND RESULTS: We examined UII, URP, and UT protein expression in 88 carotid endarterectomy specimens using immunohistochemistry. Expression of UII, URP, and UT was more evident in unstable compared to stable plaques (P < 0.05). Multivariate Spearman correlation analyses revealed significant positive correlations between UII, URP and UT overall staining and presence of calcification, severity of stenosis and inflammation (P < 0.05). Subjects undergoing carotid endarterectomy had significantly higher plasma UII levels, as assessed by ELISA, when compared with normolipidemic healthy control subjects (P < 0.05). Incubation of human aortic SMCs cultured in phosphate media with varying concentrations of UII resulted in a significant increase in calcium deposition and alkaline phosphatase activity. UII also significantly increased β-catenin translocation and expression of ALPL, BMP2, ON, and SOX9 (P < 0.05). Incubation of cells with phosphate medium alone increased the expression of the pre-UT and mature UT (P < 0.01), and addition of UII had a synergistic effect on pre-UT protein expression (P < 0.001) compared to phosphate medium alone. CONCLUSIONS: Upregulation of UII, URP, and UT in unstable carotid endarterectomy plaques and plasma, and the stimulatory effect of UII on vascular smooth muscle cell calcification suggest that the UII system may play a role in the pathogenesis of vascular calcification and stability of atherosclerosis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».