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Enregistrement W4280572219 · doi:10.1101/2022.04.27.489795

Integrative human atrial modeling unravels interactive PKA and CaMKII signaling as key determinant of atrial arrhythmogenesis

2022· preprint· en· W4280572219 sur OpenAlexaff
Haibo Ni, Stefano Morotti, Xianwei Zhang, Dobromir Dobrev, Eleonora Grandi

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrosstalkAtrial fibrillationElectrophysiologyCalmodulinNeuroscienceSignal transductionTransmembrane proteinCell biologyChemistryBiologyInternal medicineReceptorMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Atrial fibrillation (AF), the most prevalent clinical arrhythmia, is associated with atrial remodeling manifesting as acute and chronic alterations in expression, function, and regulation of atrial electrophysiological and Ca 2+ -handling processes. These AF-induced modifications crosstalk and propagate across spatial scales creating a complex pathophysiological network, which renders AF resistant to existing pharmacotherapies that predominantly target transmembrane ion channels. Developing innovative therapeutic strategies requires a systems approach to disentangle quantitatively the proarrhythmic contributions of individual AF-induced alterations. Here, we built a novel computational framework for simulating electrophysiology and Ca 2+ -handling in human atrial cardiomyocytes and tissues, and their regulation by key upstream signaling pathways (i.e., protein kinase A, PKA, and Ca 2+/ calmodulin-dependent protein kinase II, CaMKII) involved in AF-pathogenesis. Populations of atrial cardiomyocyte models were constructed to determine the influence of subcellular ionic processes, signaling components, and regulatory networks on atrial arrhythmogenesis. Our results reveal a novel synergistic crosstalk between PKA and CaMKII that promotes atrial cardiomyocyte electrical instability and arrhythmogenic triggered activity. Simulations of heterogeneous tissue demonstrate that this cellular triggered activity is further amplified by CaMKII-dependent alterations of tissue properties, further exacerbating atrial arrhythmogenesis. Our analysis positions CaMKII as a key nodal master switch of the adaptive changes and the maladaptive proarrhythmic triggers at the cellular and tissue levels and establishes CaMKII inhibition as potential anti-AF strategy. Collectively, our integrative approach is powerful and instrumental to assemble and reconcile existing knowledge into a systems network for identifying novel anti-AF targets and innovative approaches moving beyond the traditional ion channel-based strategy. Significance statement Despite significant advancement in our understanding of pathological mechanisms and alterations underlying atrial fibrillation (AF), a highly prevalent clinical arrhythmia causing substantial health and socioeconomic burden, development of effective pharmacological therapeutics for AF remains an urgent unmet clinical need. We built a systems framework integrating key processes and their regulatory upstream signaling pathways that are involved in atrial electrophysiology and modified by AF. By simulating populations of single atrial cardiomyocyte models and heterogeneous tissues, our analysis demonstrated synergistic interactions between upstream signaling pathways that promote atrial arrhythmogenesis across spatial scales, added new insight into complex atrial arrhythmia mechanisms, and revealed adaptive and maladaptive alterations caused by AF, thus providing a powerful new tool for identifying innovative therapeutic approaches against AF.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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