Molecular Basis of Atrial Fibrillation Pathophysiology and Therapy
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Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is a highly prevalent arrhythmia, with substantial associated morbidity and mortality. There have been significant management advances over the past 2 decades, but the burden of the disease continues to increase and there is certainly plenty of room for improvement in treatment options. A potential key to therapeutic innovation is a better understanding of underlying fundamental mechanisms. This article reviews recent advances in understanding the molecular basis for AF, with a particular emphasis on relating these new insights to opportunities for clinical translation. We first review the evidence relating basic electrophysiological mechanisms to the characteristics of clinical AF. We then discuss the molecular control of factors leading to some of the principal determinants, including abnormalities in impulse conduction (such as tissue fibrosis and other extra-cardiomyocyte alterations, connexin dysregulation and Na + -channel dysfunction), electrical refractoriness, and impulse generation. We then consider the molecular drivers of AF progression, including a range of Ca 2+ -dependent intracellular processes, microRNA changes, and inflammatory signaling. The concept of key interactome-related nodal points is then evaluated, dealing with systems like those associated with CaMKII (Ca 2+ /calmodulin-dependent protein kinase-II), NLRP3 (NACHT, LRR, and PYD domains-containing protein-3), and transcription-factors like TBX5 and PitX2c. We conclude with a critical discussion of therapeutic implications, knowledge gaps and future directions, dealing with such aspects as drug repurposing, biologicals, multispecific drugs, the targeting of cardiomyocyte inflammatory signaling and potential considerations in intervening at the level of interactomes and gene-regulation. The area of molecular intervention for AF management presents exciting new opportunities, along with substantial challenges.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle