Role of Angiotensin II in Cardiovascular Diseases: Introducing Bisartans as a Novel Therapy for Coronavirus 2019
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases (CVDs) are the main contributors to global morbidity and mortality. Major pathogenic phenotypes of CVDs include the development of endothelial dysfunction, oxidative stress, and hyper-inflammatory responses. These phenotypes have been found to overlap with the pathophysiological complications of coronavirus disease 2019 (COVID-19). CVDs have been identified as major risk factors for severe and fatal COVID-19 states. The renin–angiotensin system (RAS) is an important regulatory system in cardiovascular homeostasis. However, its dysregulation is observed in CVDs, where upregulation of angiotensin type 1 receptor (AT1R) signaling via angiotensin II (AngII) leads to the AngII-dependent pathogenic development of CVDs. Additionally, the interaction between the spike protein of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 with angiotensin-converting enzyme 2 leads to the downregulation of the latter, resulting in the dysregulation of the RAS. This dysregulation favors AngII/AT1R toxic signaling pathways, providing a mechanical link between cardiovascular pathology and COVID-19. Therefore, inhibiting AngII/AT1R signaling through angiotensin receptor blockers (ARBs) has been indicated as a promising therapeutic approach to the treatment of COVID-19. Herein, we review the role of AngII in CVDs and its upregulation in COVID-19. We also provide a future direction for the potential implication of a novel class of ARBs called bisartans, which are speculated to contain multifunctional targeting towards COVID-19.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».