SGLT2 Inhibition Is Predicted to Reduce LV End Diastolic Pressure: A Mathematical Modeling Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In the recent cardiovascular outcomes trials, Sodium Glucose Cotransporter‐2 Inhibitors (SGLT2i) were shown to reduce heart failure hospitalization, but the mechanisms underlying this effect remain unclear. While SGLT2i's direct mechanism of action is in the kidney, the consequences of its renal mechanisms may indirectly induce changes that improve cardiac hemodynamics. We sought to use a mathematical modeling approach to predict the effect of SGLT2i on cardiac hemodynamics in healthy and diabetic virtual subjects. We conjugated a mathematical model of cardiorenal hemodynamics and volume homeostasis with clinical measures of plasma and urinary sodium, water, and creatinine in healthy volunteers who were subjected to dapagliflozin for 7 days. We have shown in our previous study that accounting for direct SGLT2 inhibition, coupled NHE3 downregulation and osmotic diuresis, allowed the model to describe the renal response to SGLT2i. We then simulated the effect of SGLT2i on cardiac hemodynamics. Our simulations predicted a considerable decrease in left ventricle end diastolic pressure (LV EDP) as well as a small decrease in mean arterial pressure (MAP) from the baseline in healthy virtual subjects. In diabetic virtual patients, the predicted decrease in LV EDP was greater than that of healthy volunteers. Ejection fraction (EF) and cardiac output (CO) were minimally changed. While experimental validation is needed, a decrease in LV EDP, without a commiserate decrease in EF and CO, would be expected to reduce fluid congestion and edema, and may help explain how SGLT2i prevent the development of congestion and edema in patients at risk for heart failure. We are currently evaluating the expected effect of SGLT2i on cardiac hemodynamics in virtual patients with existing heart failure. This model provides a means for quantitatively understanding the link between SGLT2i's renal mechanisms and their consequent effects on the failing heart. Support or Funding Information This research is funded by AstraZeneca, Pfizer and Merck. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».