RANKL Inhibition Reduces Cardiac Hypertrophy in mdx Mice and Possibly in Children with Duchenne Muscular Dystrophy
Notice bibliographique
Résumé
Cardiomyopathy has become one of the leading causes of death in patients with Duchenne muscular dystrophy (DMD). We recently reported that the inhibition of the interaction between the receptor activator of nuclear factor κB ligand (RANKL) and receptor activator of nuclear factor κB (RANK) significantly improves muscle and bone functions in dystrophin-deficient mdx mice. RANKL and RANK are also expressed in cardiac muscle. Here, we investigate whether anti-RANKL treatment prevents cardiac hypertrophy and dysfunction in dystrophic mdx mice. Anti-RANKL treatment significantly reduced LV hypertrophy and heart mass, and maintained cardiac function in mdx mice. Anti-RANKL treatment also inhibited NFκB and PI3K, two mediators implicated in cardiac hypertrophy. Furthermore, anti-RANKL treatment increased SERCA activity and the expression of RyR, FKBP12, and SERCA2a, leading possibly to an improved Ca2+ homeostasis in dystrophic hearts. Interestingly, preliminary post hoc analyses suggest that denosumab, a human anti-RANKL, reduced left ventricular hypertrophy in two patients with DMD. Taken together, our results indicate that anti-RANKL treatment prevents the worsening of cardiac hypertrophy in mdx mice and could potentially maintain cardiac function in teenage or adult patients with DMD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».