Exosomes and the cardiovascular system: role in cardiovascular health and disease
Notice bibliographique
Résumé
Exosomes, which are membrane-bound extracellular vesicles (EVs), are generated in the endosomal compartment of almost all eukaryotic cells. They are formed upon the fusion of multivesicular bodies and the plasma membrane and carry proteins, nucleic acids, lipids and other cellular constituents from their parent cells. Multiple factors influence their production including cell stress and injury, humoral factors, circulating toxins, and oxidative stress. They play an important role in intercellular communication, through their ability to transfer their cargo (proteins, lipids, RNAs) from one cell to another. Exosomes have been implicated in the pathophysiology of various diseases including cardiovascular disease (CVD), cancer, kidney disease, and inflammatory conditions. In addition, circulating exosomes may act as biomarkers for diagnostic and prognostic strategies for several pathological processes. In particular exosome-containing miRNAs have been suggested as biomarkers for the diagnosis and prognosis of myocardial injury, stroke and endothelial dysfunction. They may also have therapeutic potential, acting as vectors to deliver therapies in a targeted manner, such as the delivery of protective miRNAs. Transfection techniques are in development to load exosomes with desired cargo, such as proteins or miRNAs, to achieve up-regulation in the host cell or tissue. These advances in the field have the potential to assist in the detection and monitoring progress of a disease in patients during its early clinical stages, as well as targeted drug delivery.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».