Pathways of smooth muscle foam cell formation in atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Smooth muscle cells (SMCs) are the major cell type in human atherosclerosis-prone arteries and take up excess lipids, thereby contributing to luminal occlusion. Here we provide a focused review on pathways by which smooth muscle cells (SMCs) can become foam cells in atherosclerosis. RECENT FINDINGS: A synthesis of recent and older investigations provides key mechanistic insights into SMC foam cell formation. LDL and other apoB-containing lipoproteins are modified by a diverse array of oxidative, enzymatic, and nonenzymatic processes present in the arterial intima. These modifications of LDL all promote the aggregation of LDL (agLDL), a key finding from analysis of arterial lesion particles. Scavenger receptor and phagocytic capacity of SMCs can vary greatly, perhaps related to differences in SMC phenotype or in-vitro cell culture environments, and can be increased with exposure to cytokines, growth factors, and cholesterol. Macrophages promote the formation of SMC foam cells in direct or indirect co-culture models. SUMMARY: SMCs contribute significantly to the foam cell population in atherosclerosis. Further investigation and identification of key mechanisms of SMC foam cell formation will help drive new therapeutics to reduce cardiovascular disease.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».