Abstract 4141276: Valvular oxidized phospholipids correlate with severity of human aortic valvular stenosis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Aortic valve stenosis (AVS) is a degenerative disease characterized by progressive calcification and stenosis, driven by a multifactorial inflammatory process. Oxidized phospholipids (OxPL) have been implicated in this process, yet their presence in aortic valve tissue remains unexplored. This study aims to fill this gap by developing a sensitive method to identify and quantify OxPL in the plasma and tissue of patients with severe AVS. Methods: We obtained aortic valve tissue from 70 patients undergoing aortic valve replacement surgery. The tissue samples were subjected to derivatization with DNPH, followed by LC/MS/MS analysis, enabling the identification and quantification of 60 individual OxPL across five different phospholipid classes. Results: Our analysis identified 34 OxPL species across five phospholipid classes in human valvular tissue, including oxidized phosphatidylcholine (OxPC), phosphatidylethanolamine (OxPE), phosphatidylinositol (OxPI), and phosphatidylserine (OxPS). OxPC was the most abundant class, with PONPC being the most prevalent molecule, constituting 35% of total OxPL. We observed a significant increase (p<0.05) in 20 OxPL species in valvular tissue when comparing mild to moderate to severe valve stenosis based on pressure gradient. The most significant change occurred between mild and moderate AVS as PONPC increased by 90% (p=0.012) and total OxPC increased by 83% (p=0.004). Compared to plasma, valvular tissue had more OxPS species present and an increase in longer chain fatty acid aldehydes in the SN-2 position of OxPCs. Conclusion: Our findings indicate that OxPL infiltration of the valve tissue is an early event in the progression of AVS. This suggests that early intervention with OxPL-lowering therapies may prove beneficial in managing AVS.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».