Insulin-like growth factor-binding protein-7 (IGFBP7) links senescence to heart failure
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure (HF) is a rising global cardiovascular epidemic driven by aging and chronic inflammation. As elderly populations continue to increase, precision treatments for age-related cardiac decline are urgently needed. Here we report that cardiac and blood expression of IGFBP7 is robustly increased in patients with chronic HF and in an HF mouse model. In a pressure overload mouse HF model, Igfbp7 deficiency attenuated cardiac dysfunction by reducing cardiac inflammatory injury, tissue fibrosis and cellular senescence. IGFBP7 promoted cardiac senescence by stimulating IGF-1R/IRS/AKT-dependent suppression of FOXO3a, preventing DNA repair and reactive oxygen species (ROS) detoxification, thereby accelerating the progression of HF. In vivo, AAV9-shRNA-mediated cardiac myocyte Igfbp7 knockdown indicated that myocardial IGFBP7 directly regulates pathological cardiac remodeling. Moreover, antibody-mediated IGFBP7 neutralization in vivo reversed IGFBP7-induced suppression of FOXO3a, restored DNA repair and ROS detoxification signals and attenuated pressure-overload-induced HF in mice. Consequently, selectively targeting IGFBP7-regulated senescence pathways may have broad therapeutic potential for HF.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».