MMP-2, MMP-9, and TIMP-4 and Response to Aspirin in Diabetic and Nondiabetic Patients with Stable Coronary Artery Disease: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High on-aspirin treatment platelets reactivity (HPR) is a significant problem in long-term secondary prevention of cardiovascular events. We hypothesize that imbalance between platelets MMPs/TIMPs results in cardiovascular disorders. We also explored whether chronically elevated blood glucose affects MMP-2/TIMP-4 release from platelets. MATERIALS AND METHODS: Seventy patients with stable coronary artery disease, supplemented with aspirin, participated in this pilot study. The presence of HPR and/or diabetes mellitus was considered as the differentiating factor. Light aggregometry, impedance aggregometry, and ELISA tests for TXB2, MMP-2, MMP-9, and TIMP-4 were performed in serum, plasma, platelet-rich plasma, and platelets-poor plasma, as appropriate. RESULTS: Aspirin-HPR did not affect plasma MMP-2, MMP-9, and TIMP-4. Arachidonic acid-induced aggregation of platelets from aspirin-HPR patients did not lead to increased release of MMP-2, MMP-9, and TIMP-4. Studying patients at the lowest TXB2 serum concentration quartile revealed that high concentration of plasma TIMP-4 and TIMP-4 negatively correlated with TXB2 and platelet aggregation. Diabetics showed an increased plasma MMP-2 as well as an increased MMP-2 in supernatants after platelet aggregation. However, diabetes mellitus did not affect MMP-9 and TIMP-4. CONCLUSION: Aspirin-HPR did not affect the translocation and release of MMPs and TIMP-4 from platelets. TIMP-4 may serve as a marker of TXA2-mediated platelet aggregation. Chronically elevated plasma glucose increases plasma MMP-2, and HPR potentiates this phenomenon.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».