Extracellular Vesicles as Protagonists of Diabetic Cardiovascular Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles (EVs) represent an emerging mechanism of cell-cell communication in the cardiovascular system. Recent data suggest that EVs are produced and taken up by multiple cardiovascular cell types, influencing target cells through signaling or transfer of cargo (including proteins, lipids, messenger RNA, and non-coding RNA). The concentration and contents of circulating EVs are altered in several diseases and represent explicit signatures of cellular activation, making them of particular interest as circulating biomarkers. EVs also actively contribute to the progression of various cardiovascular diseases, including diabetes-related vascular disease. Understanding the relationships between circulating EVs, diabetes, and cardiovascular disease is of importance as diabetic patients are at elevated risk for developing several debilitating cardiovascular pathologies, including diabetic cardiomyopathy (DCM), a disease that remains an enigma at the molecular level. Enhancing and exploiting our understanding of EV biology could facilitate the development of effective non-invasive diagnostics, prognostics, and therapeutics. This review will focus on EV biology in diabetic cardiovascular diseases, including atherosclerosis and DCM. We will review EV biogenesis and functional properties, as well as provide insight into their emerging role in cell-cell communication. Finally, we will address the utility of EVs as clinical biomarkers and outline their impact as a biomedical tool in the development of therapeutics.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».