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Enregistrement W2765165433 · doi:10.71781/31578

High-Density Lipoproteins (HDL) Functionality in Degenerative Cardiac Disease - Novel Cardioprotective Roles of HDL and Strategies to Target HDL Dysfunction

2016· dissertation· en· W2765165433 sur OpenAlexfundno aff
Catherine S. Gebhard

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut de Cardiologie de Montréal
Mots-clésDiseaseHigh-density lipoproteinMedicineInternal medicineCardiologyCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Le récent échec des molécules destinées à faire augmenter les taux de lipoprotéines de haute densité (HDL) a mené à la conclusion que la fonctionnalité des HDL, plutôt que leur quantité, jouerait un rôle majeur dans les pathologies cardiovasculaires. L’augmentation de HDL fonctionnelles via l’administration de HDL reconstituées (rHDL) ou d’apolipoprotéine A-I (apoA-I) semble être une approche prometteuse dans les maladies coronariennes et la sténose de la valve aortique (SVA). Cependant, les biomarqueurs reflétant la fonctionnalité des HDL utilisables en clinique sont inexistants. De plus, peu d’information existe sur les mécanismes par lesquels les thérapies basées sur les HDL pourraient diminuer le risque cardiovasculaire, ainsi que sur la conversion possible de rHDL et de l’apoA-I en molécules dysfonctionnelles. Finalement, les données relatives aux effets secondaires possibles de telles thérapies sont rares. Ainsi, la présente étude a évalué l’utilité de l’estérification du cholestérol comme biomarqueur des effets cardioprotecteurs des HDL ; les effets bénéfiques des rHDL sur la réparation endothéliale ; les effets secondaires potentiels des thérapies basées sur les HDL ; et les stratégies visant la protection des HDL dans la SVA. Méthodes et résultats: L’utilité de l’estérification du cholestérol lors de la maturation des particules de HDL, en tant que biomarqueur des effets cardioprotecteurs des HDL, a été analysée chez 267 patients atteints d’une maladie coronarienne stable. De plus, les effets des rHDL sur le mécanisme de réparation vasculaire ont été évalués chez 33 patients ayant récemment souffert d’un syndrome coronarien aigu (SCA), et la contribution de différentes protéases plasmatiques à la dégradation de l’apoA-I a été comparée chez des patients atteints d’une SVA, ainsi que dans un modèle de SVA chez le lapin. L’impact potentiel de l’administration d’un peptide mimétique de l’apoA-I sur les anomalies hémorragiques a également été évalué dans la même population de patients et le même modèle expérimental. L’estérification du cholestérol s’est révélée être un prédicteur puissant et indépendant de la charge athéroscléreuse chez les patients souffrant d’une maladie coronarienne. L’administration de rHDL a prévenu la réduction des cellules endothéliales progénitrices (EPC) chez les patients ayant récemment souffert d’un SCA. Bien que l’administration d’apoA-I n’ait pas eu d’incidence négative sur les anomalies hémorragiques dans le cas de SVA, il a été trouvé que la protéase à cystéine cathepsine S est la protéase clé responsable de 70% de la dégradation de l’apoA-I chez les humains. Conclusion : Les présentes données indiquent que l’estérification du cholestérol est un bon marqueur de la sévérité de l’artériosclérose. Ainsi, cibler l’estérification du cholestérol pourrait s’avérer une approche prometteuse pour réduire le risque cardiovasculaire. De plus, nos résultats montrent qu’une amélioration des mécanismes de réparation cardiovasculaire, suite à une lésion myocardique, pourrait faire partie des mécanismes par lesquels des HDL exogènes exercent leurs effets cardioprotecteurs. Cette dernière constitue également une stratégie particulièrement prometteuse pour le traitement de la SVA, et son efficacité pourrait être encore améliorée par l’inhibition de la protéase à cystéine cathepsine S.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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