The Role of Pro-Inflammatory Cytokines in the Pathogenesis of Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
With cardiovascular disease (CVD) being a primary source of global morbidity and mortality, it is crucial that we understand the molecular pathophysiological mechanisms at play. Recently, numerous pro-inflammatory cytokines have been linked to several different CVDs, which are now often considered an adversely pro-inflammatory state. These cytokines most notably include interleukin-6 (IL-6),tumor necrosis factor (TNF)α, and the interleukin-1 (IL-1) family, amongst others. Not only does inflammation have intricate and complex interactions with pathophysiological processes such as oxidative stress and calcium mishandling, but it also plays a role in the balance between tissue repair and destruction. In this regard, pre-clinical and clinical evidence has clearly demonstrated the involvement and dynamic nature of pro-inflammatory cytokines in many heart conditions; however, the clinical utility of the findings so far remains unclear. Whether these cytokines can serve as markers or risk predictors of disease states or act as potential therapeutic targets, further extensive research is needed to fully understand the complex network of interactions that these molecules encompass in the context of heart disease. This review will highlight the significant advances in our understanding of the contributions of pro-inflammatory cytokines in CVDs, including ischemic heart disease (atherosclerosis, thrombosis, acute myocardial infarction, and ischemia-reperfusion injury), cardiac remodeling (hypertension, cardiac hypertrophy, cardiac fibrosis, cardiac apoptosis, and heart failure), different cardiomyopathies as well as ventricular arrhythmias and atrial fibrillation. In addition, this article is focused on discussing the shortcomings in both pathological and therapeutic aspects of pro-inflammatory cytokines in CVD that still need to be addressed by future studies.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».