Faculty Opinions recommendation of Carvedilol and its new analogs suppress arrhythmogenic store overload-induced Ca2+ release.
Notice bibliographique
Résumé
Carvedilol is one of the most effective beta blockers for preventing ventricular tachyarrhythmias in heart failure, but the mechanisms underlying its favorable antiarrhythmic benefits remain unclear. Spontaneous Ca(2+) waves, also called store overload-induced Ca(2+) release (SOICR), evoke ventricular tachyarrhythmias in individuals with heart failure. Here we show that carvedilol is the only beta blocker tested that effectively suppresses SOICR by directly reducing the open duration of the cardiac ryanodine receptor (RyR2). This unique anti-SOICR activity of carvedilol, combined with its beta-blocking activity, probably contributes to its favorable antiarrhythmic effect. To enable optimal titration of carvedilol's actions as a beta blocker and as a suppressor of SOICR separately, we developed a new SOICR-inhibiting, minimally beta-blocking carvedilol analog, VK-II-86. VK-II-86 prevented stress-induced ventricular tachyarrhythmias in RyR2-mutant mice and did so more effectively when combined with either of the selective beta blockers metoprolol or bisoprolol. Combining SOICR inhibition with optimal beta blockade has the potential to provide antiarrhythmic therapy that can be tailored to individual patients. PMID: 21743453 Funding information This work was supported by: Intramural NIH HHS, United States Canadian Institutes of Health Research, Canada NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HL090905 NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HL075210-08 NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HL075210 NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HL057832-15 NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HL057832 NIAMS NIH HHS, United States Grant ID: R01 AR054098-04 NIAMS NIH HHS, United States Grant ID: R01 AR054098 More Less keyboard_arrow_down
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.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,511 | 0,365 |
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 ».