Mixture of MMP-2, MLC, and NOS Inhibitors Affects NO Metabolism and Protects Heart from Cardiac I/R Injury
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. Coronary reperfusion procedure leads to ischemia/reperfusion injury of the heart (IRI). IRI arises from increased degradation of myosin light chains and increased activity of matrix metalloproteinase 2 (MMP-2). Increased production of toxic peroxynitrite (ONOO−) during oxidative stress is a source of increased nitration/nitrosylation of contractile proteins, which enhance their degradation through MMP-2. Hence, an imbalance in nitric oxide (NO) metabolism along with oxidative stress is an important factor contributing to pathophysiology of cardiovascular disorders, including myocardial infarction. The aim of the current study was to provide an important insight into understanding the interaction of iNOS, eNOS, and ADMA during oxidative stress and to propose the beneficial therapy to modulate this interaction. Material and Methods. Pathogen-free Wistar rats were used in this study as a surrogate heart model ex vivo. Rat hearts perfused using the Langendorff method were subjected to global no-flow ischemia with or without administration of DOXY (1 µM), ML-7 (0.5 µM), and L-NAME (2 µM) mixture. Haemodynamic parameters of heart function, markers of I/R injury, tissue expression of iNOS, eNOS, and phospho-eNOS, asymmetric dimethylarginine, and NO production as well as MMP-2 activity were measured. Results. Mechanical heart function and coronary flow (CF) were decreased in the hearts subjected to I/R. Treatment of the hearts with the tested mixture resulted in a recovery of mechanical function due to decreased activity of MMP‐2. An infusion of Doxy, ML-7, and L-NAME mixture into I/R hearts decreased the expression of iNOS, eNOS, and phospho-eNOS and in consequence reduced ADMA expression. Decreased ADMA production led to enhanced NO synthesis and improvement of cardiac function at 85% of aerobic control. Conclusions. Synergistic effect of the multidrug therapy with the subthreshold doses allows addressing a few pathways of I/R injury simultaneously to achieve protection of cardiac function during I/R.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».