Intracellular Signaling of Cardiac Fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Long regarded as a mere accessory cell for the cardiomyocyte, the cardiac fibroblast is now recognized as a critical determinant of cardiac function in health and disease. A recent renaissance in fibroblast‐centered research has fostered a better understanding than ever before of the biology of fibroblasts and their contractile counterparts, myofibroblasts. While advanced methodological approaches, including transgenics, lineage fate mapping, and improved cell marker identification have helped to facilitate this new work, the primary driver is arguably the contribution of myofibroblasts to cardiac pathophysiology including fibrosis and arrhythmogenesis. Fibrosis is a natural sequel to numerous common cardiac pathologies including myocardial infarction and hypertension, and typically exacerbates cardiovascular disease and progression to heart failure, yet no therapies currently exist to specifically target fibrosis. The regulatory processes and intracellular signaling pathways governing fibroblast and myofibroblast behavior thus represent important points of inquiry for the development of antifibrotic treatments. While steady progress is being made in uncovering the signaling pathways specific for cardiac fibroblast function (including proliferation, phenotype conversion, and matrix synthesis), much of what is currently known of fibroblast signaling mechanisms is derived from noncardiac fibroblast populations. Given the heterogeneity of fibroblasts across tissues, this dearth of information further underscores the need for progress in cardiac fibroblast biological research. © 2015 American Physiological Society. Compr Physiol 5:721‐760, 2015.
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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) | 0,001 | 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 ».