Phenotypic switch of vascular smooth muscle cells in COVID‐19: Role of cholesterol, calcium, and phosphate
Notice bibliographique
Résumé
Although the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19), caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), primarily manifests as severe respiratory distress, its impact on the cardiovascular system is also notable. Studies reveal that COVID-19 patients often suffer from certain vascular diseases, partly attributed to increased proliferation or altered phenotype of vascular smooth muscle cells (VSMCs). Although the association between COVID-19 and VSMCs is recognized, the precise mechanism underlying SARS-CoV-2's influence on VSMC phenotype remains largely under-reviewed. In this context, while there is a consistent body of literature dissecting the effect of COVID-19 on the cardiovascular system, few reports delve into the potential role of VSMC switching in the pathophysiology associated with COVID-19 and the molecular mechanisms involved therein. This review dissects and critiques the link between COVID-19 and VSMCs, with particular attention to pathways involving cholesterol, calcium, and phosphate. These pathways underpin the interaction between the virus and VSMCs. Such interaction promotes VSMC proliferation, and eventually potentiates vascular calcification as well as worsens prognosis in patients with COVID-19.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».