New insight into dyslipidemia‐induced cellular senescence in atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis, characterized by lipid-rich plaques in the arterial wall, is an age-related disorder and a leading cause of mortality worldwide. However, the specific mechanisms remain complex. Recently, emerging evidence has demonstrated that senescence of various types of cells, such as endothelial cells (ECs), vascular smooth muscle cells (VSMCs), macrophages, endothelial progenitor cells (EPCs), and adipose-derived mesenchymal stem cells (AMSCs) contributes to atherosclerosis. Cellular senescence and atherosclerosis share various causative stimuli, in which dyslipidemia has attracted much attention. Dyslipidemia, mainly referred to elevated plasma levels of atherogenic lipids or lipoproteins, or functional impairment of anti-atherogenic lipids or lipoproteins, plays a pivotal role both in cellular senescence and atherosclerosis. In this review, we summarize the current evidence for dyslipidemia-induced cellular senescence during atherosclerosis, with a focus on low-density lipoprotein (LDL) and its modifications, hydrolysate of triglyceride-rich lipoproteins (TRLs), and high-density lipoprotein (HDL), respectively. Furthermore, we describe the underlying mechanisms linking dyslipidemia-induced cellular senescence and atherosclerosis. Finally, we discuss the senescence-related therapeutic strategies for atherosclerosis, with special attention given to the anti-atherosclerotic effects of promising geroprotectors as well as anti-senescence effects of current lipid-lowering drugs.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».