Kinins and Their Receptors as Potential Therapeutic Targets in Retinal Pathologies
Notice bibliographique
Résumé
The kallikrein-kinin system (KKS) contributes to retinal inflammation and neovascularization, notably in diabetic retinopathy (DR) and neovascular age-related macular degeneration (AMD). Bradykinin type 1 (B1R) and type 2 (B2R) receptors are G-protein-coupled receptors that sense and mediate the effects of kinins. While B2R is constitutively expressed and regulates a plethora of physiological processes, B1R is almost undetectable under physiological conditions and contributes to pathological inflammation. Several KKS components (kininogens, tissue and plasma kallikreins, and kinin receptors) are overexpressed in human and animal models of retinal diseases, and their inhibition, particularly B1R, reduces inflammation and pathological neovascularization. In this review, we provide an overview of the KKS with emphasis on kinin receptors in the healthy retina and their detrimental roles in DR and AMD. We highlight the crosstalk between the KKS and the renin-angiotensin system (RAS), which is known to be detrimental in ocular pathologies. Targeting the KKS, particularly the B1R, is a promising therapy in retinal diseases, and B1R may represent an effector of the detrimental effects of RAS (Ang II-AT1R).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».