Improvement of Cardiac Function and Subcellular Defects Due to Chronic Diabetes upon Treatment with Sarpogrelate
Notice bibliographique
Résumé
In order to investigate the subcellular mechanisms underlying the beneficial effects of sarpogrelate—a 5-HT2A receptor antagonist—on diabetic cardiomyopathy, diabetes was induced in rats by injecting streptozotocin (65 mg/kg). Diabetic animals were treated with or without sarpogrelate (5 mg/kg daily) for 6 weeks; diabetic animals were also treated with insulin (10 units/kg daily) for comparison. Elevated plasma levels of glucose and lipids, depressed insulin levels, hemodynamic alterations and cardiac dysfunction in diabetic animals were partially or fully attenuated by sarpogrelate or insulin treatment. Diabetes-induced changes in myocardial high-energy phosphate stores, as well as depressed mitochondrial oxidative phosphorylation and Ca2+-uptake activities, were significantly prevented by these treatments. Reductions in sarcolemma Na+-K+ ATPase, Na+-Ca2+ exchange, Ca2+-channel density and Ca2+-uptake activities were also attenuated by treatments with sarpogrelate and insulin. In addition, decreases in diabetes-induced sarcoplasmic reticulum Ca2+-uptake, Ca2+-release and Ca2+-stimulated ATPase activities, myofibrillar Mg2+-ATPase and Ca2+-stimulated ATPase activities, and myosin Mg2+-ATPase and Ca2+-ATPase activities were fully or partially prevented by sarpogrelate and insulin treatments. Marked alterations in different biomarkers of oxidative stress, such as malondialdehyde, superoxide dismutase and glutathione peroxidase, in diabetic hearts were also attenuated by treating the animals with sarpogrelate or insulin. These observations suggest that therapy with sarpogrelate, like that with insulin, may improve cardiac function by preventing subcellular and metabolic defects as a consequence of a reduction in oxidative stress.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».