Fatal attractions that trigger inflammation and drive atherosclerotic disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atherosclerosis is the salient, underlying cause of cardiovascular diseases, such as arrhythmia, coronary artery disease, cardiomyopathy, pulmonary embolism and myocardial infarction. In recent years, atherosclerosis pathophysiology has evolved from a lipid-based to an inflammation-centric ideology. METHODS: This narrative review is comprised of review and original articles that were found through the PubMed search engine. The following search terms or amalgamation of terms were used: "cardiovascular disease," "atherosclerosis," "inflammation," "GRP78," "Hsp60," "oxidative low-density lipoproteins," "aldehyde dehydrogenase," "β2-glycoprotein," "lipoprotein lipase A," "human cytomegalovirus." "SARS-CoV-2," "chlamydia pneumonia," "autophagy," "thrombosis" and "therapeutics." RESULTS: Emerging evidence supports the concept that atherosclerosis is associated with the interaction between cell surface expression of stress response chaperones, including GRP78 and Hsp60, and their respective autoantibodies. Moreover, various other autoantigens and their autoantibodies have displayed a compelling connection with the development of atherosclerosis, including oxidative low-density lipoproteins, aldehyde dehydrogenase, β2-glycoprotein and lipoprotein lipase A. Atherosclerosis progression is also concurrent with viral and bacterial activators of various diseases. This narrative review will focus on the contributions of human cytomegalovirus as well as SARS-CoV-2 and chlamydia pneumonia in atherosclerosis development. Notably, the interaction of an autoantigen with their respective autoantibodies or the presence of a foreign antigen can enhance inflammation development, which leads to atherosclerotic lesion progression. CONCLUSION: We will highlight and discuss the complex role of the interaction between autoantigens and autoantibodies, and the presence of foreign antigens in the development of atherosclerotic lesions in relationship to pro-inflammatory responses.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».