Exercise‐Dependent Modulation of Immunological Response Pathways in Endurance Athletes With and Without Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background Atrial fibrillation (AF) is a common arrhythmia characterized by uncoordinated atrial electrical activity. Lone AF occurs in the absence of traditional risk factors and is frequently observed in male endurance athletes, who face a 2‐ to 5‐fold higher risk of AF compared with healthy, moderately active males. Our understanding of how endurance exercise contributes to the pathophysiology of lone AF remains limited. This study aimed to characterize the circulating protein fluctuations during high‐intensity exercise as well as explore potential biomarkers of exercise‐associated AF. Methods and Results A prospective cohort of 12 male endurance cyclists between the ages of 40 and 65 years, 6 of whom had a history of exercise‐associated AF, were recruited to participate using a convenience sampling method. The circulating proteome was subsequently analyzed using multiplex immunoassays and aptamer‐based proteomics before, during, and after an acute high‐intensity endurance exercise bout to assess temporality and identify potential markers of AF. The endurance exercise bout resulted in significant alterations to proteins involved in immune modulation (eg, growth/differentiation factor 15), skeletal muscle metabolism (eg, α‐actinin‐2), cell death (eg, histones), and inflammation (eg, interleukin‐6). Subjects with AF differed from those without, displaying modulation of proteins previously known to have associations with incident AF (eg, C‐reactive protein, insulin‐like growth factor‐1, and angiopoietin‐2), and also with proteins having no previous association (eg, tapasin‐related protein and α 2 ‐Heremans‐Schmid glycoprotein). Conclusions These findings provide insights into the proteomic response to acute intense exercise, provide mechanistic insights into the pathophysiology behind AF in athletes, and identify targets for future study and validation.
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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) | 0,001 | 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 ».