AGE-RAGE stress play a role in aortic aneurysm: A comprehensive review and novel potential therapeutic target
Notice bibliographique
Résumé
Aortic aneurysms are mostly asymptomatic but have high rates of mortality when there is rupture or dissection. Matrix metalloproteinases is involved in the evolution of aortic aneurysms. Advanced glycation end products and its cell receptor RAGE (receptor for AGE) and sRAGE (soluble receptor of AGE) have been suggested to be involved in the pathogenesis of numerous diseases. This review addresses the role of AGE, RAGE and AGE-RAGE stress (AGE/sRAGE) in the pathogenesis of abdominal aortic aneurysm and thoracic aortic aneurysm in humans. AGERAGE interaction not only increases the generation of reactive oxygen species and inflammatory cytokines, but also activates NF-kB. There are increases in the levels of AGE in aortic tissue, skin and serum in patients with thoracic aortic aneurysm and abdominal aortic aneurysm. Levels of RAGE in tissue are elevated in abdominal aortic aneurysm. AGE-RAGE stress is elevated in patients with thoracic aortic aneurysm. The serum levels of cytokines and Matrix metalloproteinases are elevated in patients with thoracic aortic aneurysm and abdominal aortic aneurysm. The levels of AGE and AGE-RAGE stress correlate positively with cytokines and Matrix metalloproteinases, but the serum levels of sRAGE correlate negatively with cytokines and Matrix metalloproteinases. Cytokines levels are positively correlated with the levels of Matrix metalloproteinases in patients with thoracic aortic aneurysm. In conclusion, elevated levels of AGE, RAGE and AGE-RAGE stress, and reduced levels of sRAGE increase the levels of cytokines that in turn increase the production of Matrix metalloproteinases resulting in formation of aortic aneurysms. The data suggest that AGE-RAGE stress is involved in the pathogenesis of aortic aneurysms. Treatment options have also been discussed.
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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) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».