Natriuretic peptide receptors and atrial-selective fibrosis: potential role in atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
This editorial refers to ‘Absence of natriuretic peptide clearance receptor attenuates TGF-β1-induced selective atrial fibrosis and atrial fibrillation’ by D. Rahmutula et al., pp. 357–372. Atrial fibrillation (AF) is a significant cause of population morbidity, mortality, and preventable stroke.1 Underlying mechanisms are under active investigation, with a view to better understand pathophysiology and thereby improve therapeutic options.2 Cardiac fibrosis plays an important role in the occurrence of AF3 and its response to therapy.4 The atria appear to be particularly prone to fibrosis.3 For example, in dogs with cardiac remodelling due to tachycardiomyopathic heart failure (HF), atrial fibrous-tissue content increases much more than ventricular, reaching over 20-fold the ventricular level, accompanied by enhanced phosphorylation of mitogen-activated protein kinases and transforming growth factor-β (TGF-β) in atria.5 Transgenic mice engineered to overexpress constitutively active TGF-β show prominent atrial-selective fibrosis and AF susceptibility, despite similar transgene-expression in both atria and ventricles.6 The basis for the particular atrial susceptibility to fibrosis is poorly understood and might provide clues to novel fibrosis-prevention interventions of value in managing AF.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».