Transient receptor potential melastatin 7 cation channel, magnesium and cell metabolism in vascular health and disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Preserving the balance of metabolic processes in endothelial cells (ECs) and vascular smooth muscle cells (VSMCs), is crucial for optimal vascular function and integrity. ECs are metabolically active and depend on aerobic glycolysis to efficiently produce energy for their essential functions, which include regulating vascular tone. Impaired EC metabolism is linked to endothelial damage, increased permeability and inflammation. Metabolic alterations in VSMCs also contribute to vascular dysfunction in atherosclerosis and hypertension. Magnesium (Mg 2+ ) is the second most abundant intracellular divalent cation and influences molecular processes that regulate vascular function, including vasodilation, vasoconstriction, and release of vasoactive substances. Mg 2+ is critically involved in maintaining cellular homeostasis and metabolism since it is an essential cofactor for ATP, nucleic acids and hundreds of enzymes involved in metabolic processes. Low Mg 2+ levels have been linked to endothelial dysfunction, increased vascular tone, vascular inflammation and arterial remodeling. Growing evidence indicates an important role for the transient receptor potential melastatin‐subfamily member 7 (TRPM7) cation channel in the regulation of Mg 2+ homeostasis in EC and VSMCs. In the vasculature, TRPM7 deficiency leads to impaired endothelial function, increased vascular contraction, phenotypic switching of VSMCs, inflammation and fibrosis, processes that characterize the vascular phenotype in hypertension. Here we provide a comprehensive overview on TRPM7/Mg 2+ in the regulation of vascular function and how it influences EC and VSMC metabolism such as glucose and energy homeostasis, redox regulation, phosphoinositide signaling, and mineral metabolism. The putative role of TRPM7/Mg 2+ and altered cellular metabolism in vascular dysfunction and hypertension is also discussed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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)
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 ».