Mitochondrial Extracellular Vesicles: A Promising Avenue for Diagnosing and Treating Lung Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Mitochondria, pivotal organelles governing cellular biosynthesis, energy metabolism, and signal transduction, maintain dynamic equilibrium through processes such as biogenesis, fusion, fission, and mitophagy. Growing evidence implicates mitochondrial dysfunction in a spectrum of respiratory diseases including acute lung injury/acute respiratory distress syndrome, bronchial asthma, pulmonary fibrosis, chronic obstructive pulmonary disease, and lung cancer. Consequently, identifying methods capable of ameliorating damaged mitochondrial function is crucial for the treatment of pulmonary diseases. Extracellular vesicles (EVs), nanosized membrane vesicles released by cells into the extracellular space, facilitate intercellular communication by transferring bioactive substances or signals between cells or organs. Recent studies have identified abundant mitochondrial components within specific subsets of EVs, termed mitochondrial extracellular vesicles (mitoEVs), whose contents and compositions vary with disease progression. Moreover, mitoEVs have demonstrated reparative mitochondrial functions in injured recipient cells. However, a comprehensive understanding of mitoEVs is currently lacking, limiting their clinical translation prospects. This Review explores the biogenesis, classification, functional mitochondrial cargo, and biological effects of mitoEVs, with a focus on their role in pulmonary diseases. Emphasis is placed on their potential as biological markers and innovative therapeutic strategies in pulmonary diseases, offering fresh insights for mechanistic studies and drug development in various pulmonary disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».