Signaling cascades in the failing heart and emerging therapeutic strategies
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».