PCSK9: A novel inflammation modulator in atherosclerosis?
Notice bibliographique
Résumé
Proprotein convertase subtilisin/kexin 9 (PCSK9) is the ninth member of the secretory serine protease family. It binds to low-density lipoprotein receptor (LDLR) for endocytosis and lysosome degradation in the liver, resulting in an increasing in circulating LDL-cholesterol (LDL-c) level. Since a PCSK9 induced increase in plasma LDL-c contributes to atherosclerosis, PCSK9 inhibition has become a new strategy in preventing and treating atherosclerosis. However, in addition to the effect of PCSK9 on elevating blood LDL-c levels, accumulating evidence shows that PCSK9 plays an important role in inflammation, likely representing another major mechanism for PCSK9 to promote atherosclerosis. In this review, we discuss the association of PCSK9 and inflammation, and highlight the specific effects of PCSK9 on different vascular cellular components involved in the atherosclerotic inflammation. We also discuss the clinical evidence for the association between PCSK9 and inflammation in atherosclerotic cardiovascular disease. A better understanding of the direct association of PCSK9 with atherosclerotic inflammation might help establish a new role for PCSK9 in vascular biology and identify a novel molecular mechanism for PCSK9 therapy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».