Diverse origins and activation of fibroblasts in cardiac fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac fibroblasts (cFBs) have emerged as a heterogenous cell population. Fibroblasts are considered the main cell source for synthesis of the extracellular matrix (ECM) and as such a dysregulation in cFB function, activity, or viability can lead to disrupted ECM structure or fibrosis. Fibrosis can be initiated in response to different injuries and stimuli, and can be reparative (beneficial) or reactive (damaging). FBs need to be activated to myofibroblasts (MyoFBs) which have augmented capacity in synthesizing ECM proteins, causing fibrosis. In addition to the resident FBs in the myocardium, a number of other cells (pericytes, fibrocytes, mesenchymal, and hematopoietic cells) can transform into MyoFBs, further driving the fibrotic response. Multiple molecules including hormones, cytokines, and growth factors stimulate this process leading to generation of activated MyoFBs. Contribution of different cell types to cFBs and MyoFBs can result in an exponential increase in the number of MyoFBs and an accelerated pro-fibrotic response. Given the diversity of the cell sources, and the array of interconnected signalling pathways that lead to formation of MyoFBs and subsequently fibrosis, identifying a single target to limit the fibrotic response in the myocardium has been challenging. This review article will delineate the importance and relevance of fibroblast heterogeneity in mediating fibrosis in different models of heart failure and will highlight important signalling pathways implicated in myofibroblast activation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».