Signaling cascades in the failing heart and emerging therapeutic strategies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Chronic heart failure is the end stage of cardiac diseases. With a high prevalence and a high mortality rate worldwide, chronic heart failure is one of the heaviest health-related burdens. In addition to the standard neurohormonal blockade therapy, several medications have been developed for chronic heart failure treatment, but the population-wide improvement in chronic heart failure prognosis over time has been modest, and novel therapies are still needed. Mechanistic discovery and technical innovation are powerful driving forces for therapeutic development. On the one hand, the past decades have witnessed great progress in understanding the mechanism of chronic heart failure. It is now known that chronic heart failure is not only a matter involving cardiomyocytes. Instead, chronic heart failure involves numerous signaling pathways in noncardiomyocytes, including fibroblasts, immune cells, vascular cells, and lymphatic endothelial cells, and crosstalk among these cells. The complex regulatory network includes protein-protein, protein-RNA, and RNA-RNA interactions. These achievements in mechanistic studies provide novel insights for future therapeutic targets. On the other hand, with the development of modern biological techniques, targeting a protein pharmacologically is no longer the sole option for treating chronic heart failure. Gene therapy can directly manipulate the expression level of genes; gene editing techniques provide hope for curing hereditary cardiomyopathy; cell therapy aims to replace dysfunctional cardiomyocytes; and xenotransplantation may solve the problem of donor heart shortages. In this paper, we reviewed these two aspects in the field of failing heart signaling cascades and emerging therapeutic strategies based on modern biological techniques.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 découle