Genetics of Calcific Aortic Stenosis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Calcific aortic stenosis is the most prevalent valvular abnormality in the Western world. Factors commonly associated with calcific aortic stenosis include advanced age, male sex, hypertension, diabetes and impaired renal function. This review synthesises the existing literature on genetic associations with calcific aortic stenosis. Methods: A systematic search was conducted in the PubMed, Ovid and Cochrane libraries from inception to 21 July 2024 to identify human studies investigating the genetic factors involved in calcific aortic stenosis. From an initial pool of 1392 articles, 78 were selected for full-text review and 31 were included in the final qualitative synthesis. The risk of bias in these studies was assessed using the Newcastle Ottawa Scale. Results: Multiple genes have been associated with calcific aortic stenosis. These genes are involved in different biological pathways, including the lipid metabolism pathway (PLA, LDL, APO, PCSK9, Lp-PLA2, PONS1), the inflammatory pathway (IL-6, IL-10), the calcification pathway (PALMD, TEX41) and the endocrine pathway (PTH, VIT D, RUNX2, CACNA1C, ALPL). Additional genes such as NOTCH1, NAV1 and FADS1/2 influence different pathways. Mechanistically, these genes may promote a pro-inflammatory and pro-calcific environment in the aortic valve itself, leading to increased osteoblastic activity and subsequent calcific degeneration of the valve. Conclusions: Numerous genetic associations contribute to calcific aortic stenosis. Recognition of these associations can enhance risk stratification for individuals and their first-degree relatives, facilitate family screening, and importantly, pave the way for targeted therapeutic interventions focusing on the identified genetic factors. Understanding these genetic factors can also lead to gene therapy to prevent calcific aortic stenosis in the future.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».