Heat Shock Protein 70 Is Associated With Cardioversion Outcome and Recurrence of Symptomatic Recent Onset Atrial Fibrillation in Hypertensive Patients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Accumulating evidence indicates that heat shock proteins (HSPs) may represent a suitable biomarker to predict atrial fibrillation (AF). We investigated the relation of circulating serum HSP70 (sHSP70) with inflammatory cytokines and recurrence of symptomatic recent onset AF (ROAF). We enrolled 90 patients with ROAF (the duration from onset of symptoms ≤24 hours) and 30 controls. Patients received amiodarone for cardioversion and rhythm control. The association of serum HSP70, serum interleukin-2 (sIL-2), and serum interleukin-4 (sIL-4) with the presence of cardioversion and AF recurrence within a year was investigated. Toll-like receptor 4 (TLR4) signaling dependence for IL-2 and IL-4 induction in response to stimulation with HSP70 was tested in rat aortic vascular smooth muscle cell cultures. Patients had higher sHSP70 and sIL-2 and lower sIL-4 compared with controls. Serum HSP70 was independently associated with ROAF (P = 0.005) and correlated with sIL-2 (r = 0.494, P < 0.001) and sIL-4 (r = -0.550, P < 0.001). By 48 hours, 71 of the 90 patients were cardioverted, with noncardioverted patients having higher sHSP70 and sIL-2 and lower sIL-4, which were the only independent factors associated with cardioversion. AF recurred in 38 of the 71 cardioverted patients in 1 year. A cutoff value of sHSP70 ≥0.65 ng/mL and sIL-2 ≥0.21 pg/mL was the only independent factor associated with AF recurrence (hazard ratio: 3.311, 95% confidence interval: 1.503-7.293, P = 0.003 and hazard ratio: 3.144, 95% confidence interval: 1.341-7.374, P = 0.008, respectively). The exposure of smooth muscle cell to HSP70 in vitro increased the expression of IL-2 (5×) and IL-4 (1.5×) through TLR4-dependent and receptor-independent mechanisms. In conclusion, sHSP70 and sIL-2 might constitute a prognostic tool for determining the cardioversion and recurrence likelihood in ROAF.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».