Adenosine 5′-Triphosphate Metabolism in Red Blood Cells as a Potential Biomarker for Post-Exercise Hypotension and a Drug Target for Cardiovascular Protection
Notice bibliographique
Résumé
The importance of adenosine and ATP in regulating many biological functions has long been recognized, especially for their effects on the cardiovascular system, which may be used for management of hypertension and cardiometabolic diseases. In response to ischemia and cardiovascular injury, ATP is broken down to release adenosine. The effect of adenosine is very short lived because it is rapidly taken up by erythrocytes (RBCs), myocardial and endothelial cells, and also rapidly catabolized to oxypurine metabolites. Intracellular adenosine is phosphorylated back to adenine nucleotides via a salvage pathway. Extracellular and intracellular ATP is broken down rapidly to ADP and AMP, and finally to adenosine by 5′-nucleotidase. These metabolic events are known to occur in the myocardium, endothelium as well as in RBCs. Exercise has been shown to increase metabolism of ATP in RBCs, which may be an important mechanism for post-exercise hypotension and cardiovascular protection. The post-exercise effect was greater in hypertensive than in normotensive rats. The review summarizes current evidence in support of ATP metabolism in the RBC as a potential surrogate biomarker for cardiovascular protection and toxicities. It also discusses the opportunities, challenges, and obstacles of exploiting ATP metabolism in RBCs as a target for drug development and precision medicine.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 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 ».