Endothelial dysfunction in neuroprogressive disorders—causes and suggested treatments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Potential routes whereby systemic inflammation, oxidative stress and mitochondrial dysfunction may drive the development of endothelial dysfunction and atherosclerosis, even in an environment of low cholesterol, are examined. MAIN TEXT: Key molecular players involved in the regulation of endothelial cell function are described, including PECAM-1, VE-cadherin, VEGFRs, SFK, Rho GEF TRIO, RAC-1, ITAM, SHP-2, MAPK/ERK, STAT-3, NF-κB, PI3K/AKT, eNOS, nitric oxide, miRNAs, KLF-4 and KLF-2. The key roles of platelet activation, xanthene oxidase and myeloperoxidase in the genesis of endothelial cell dysfunction and activation are detailed. The following roles of circulating reactive oxygen species (ROS), reactive nitrogen species and pro-inflammatory cytokines in the development of endothelial cell dysfunction are then described: paracrine signalling by circulating hydrogen peroxide, inhibition of eNOS and increased levels of mitochondrial ROS, including compromised mitochondrial dynamics, loss of calcium ion homeostasis and inactivation of SIRT-1-mediated signalling pathways. Next, loss of cellular redox homeostasis is considered, including further aspects of the roles of hydrogen peroxide signalling, the pathological consequences of elevated NF-κB, compromised S-nitrosylation and the development of hypernitrosylation and increased transcription of atherogenic miRNAs. These molecular aspects are then applied to neuroprogressive disorders by considering the following potential generators of endothelial dysfunction and activation in major depressive disorder, bipolar disorder and schizophrenia: NF-κB; platelet activation; atherogenic miRs; myeloperoxidase; xanthene oxidase and uric acid; and inflammation, oxidative stress, nitrosative stress and mitochondrial dysfunction. CONCLUSIONS: Finally, on the basis of the above molecular mechanisms, details are given of potential treatment options for mitigating endothelial cell dysfunction and activation in neuroprogressive disorders.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».