Does low-density lipoprotein cholesterol induce inflammation? If so, does it matter? Current insights and future perspectives for novel therapies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dyslipidemia and inflammation are closely interrelated contributors in the pathogenesis of atherosclerosis. Disorders of lipid metabolism initiate an inflammatory and immune-mediated response in atherosclerosis, while low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) lowering has possible pleiotropic anti-inflammatory effects that extend beyond lipid lowering. MAIN TEXT: Activation of the immune system/inflammasome destabilizes the plaque, which makes it vulnerable to rupture, resulting in major adverse cardiac events (MACE). The activated immune system potentially accelerates atherosclerosis, and atherosclerosis activates the immune system, creating a vicious circle. LDL-C enhances inflammation, which can be measured through multiple parameters like high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP). However, multiple studies have shown that CRP is a marker of residual risk and not, itself, a causal factor. Recently, anti-inflammatory therapy has been shown to decelerate atherosclerosis, resulting in fewer MACE. Nevertheless, an important side effect of anti-inflammatory therapy is the potential for increased infection risk, stressing the importance of only targeting patients with high residual inflammatory risk. Multiple (auto-)inflammatory diseases are potentially related to/influenced by LDL-C through inflammasome activation. CONCLUSIONS: Research suggests that LDL-C induces inflammation; inflammation is of proven importance in atherosclerotic disease progression; anti-inflammatory therapies yield promise in lowering (cardiovascular) disease risk, especially in selected patients with high (remaining) inflammatory risk; and intriguing new anti-inflammatory developments, for example, in nucleotide-binding leucine-rich repeat-containing pyrine receptor inflammasome targeting, are currently underway, including novel pathway interventions such as immune cell targeting and epigenetic interference. Long-term safety should be carefully monitored for these new strategies and cost-effectiveness carefully evaluated.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».