Lipoprotein lipase as a target for obesity/diabetes related cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, the prevalence of obesity and diabetes have increased, with heart disease being their leading cause of death. Traditionally, the management of obesity and diabetes has focused mainly on weight reduction and controlling high blood glucose. Unfortunately, despite these efforts, poor medication management predisposes these patients to heart failure. One instigator for the development of heart failure is how cardiac tissue utilizes different sources of fuel for energy. In this regard, the heart switches from using various substrates, to predominantly using fatty acids (FA). This transformation to using FA as an exclusive source of energy is helpful in the initial stages of the disease. However, over the progression of diabetes this has grave end results. This is because toxic by-products are produced by overuse of FA, which weaken heart function (heart disease). Lipoprotein lipase (LPL) is responsible for regulating FA delivery to the heart, and its function during diabetes has not been completely revealed. In this review, the mechanisms by which LPL regulates fuel utilization by the heart in control conditions and following diabetes will be discussed in an attempt to identify new targets for therapeutic intervention. Currently, as treatment options to directly target diabetic heart disease are scarce, research on LPL may assist in drug development that exclusively targets fuel utilization by the heart and lipid accumulation in macrophages to help delay, prevent, or treat cardiac failure, and provide long-term management of this condition during diabetes.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».