Aging at the Crossroads of Organ Interactions: Implications for the Heart
Notice bibliographique
Résumé
Aging processes underlie common chronic cardiometabolic diseases such as heart failure and diabetes. Cross-organ/tissue interactions can accelerate aging through cellular senescence, tissue wasting, accelerated atherosclerosis, increased vascular stiffness, and reduction in blood flow, leading to organ remodeling and premature failure. This interorgan/tissue crosstalk can accelerate aging-related dysfunction through inflammation, senescence-associated secretome, and metabolic and mitochondrial changes resulting in increased oxidative stress, microvascular dysfunction, cellular reprogramming, and tissue fibrosis. This may also underscore the rising incidence and co-occurrence of multiorgan dysfunction in cardiometabolic aging in the population. Examples include interactions between the heart and the lungs, kidneys, liver, muscles, and brain, among others. However, this phenomenon can also present new translational opportunities for identifying diagnostic biomarkers to define early risks of multiorgan dysfunction, gain mechanistic insights, and help to design precision-directed therapeutic interventions. Indeed, this opens new opportunities for therapeutic development in targeting multiple organs simultaneously to disrupt the crosstalk-driven process of mutual disease acceleration. New therapeutic targets could provide synergistic benefits across multiple organ systems in the same at-risk patient. Ultimately, these approaches may together slow the aging process itself throughout the body. In the future, with patient-centered multisystem coordinated approaches, we can initiate a new paradigm of multiorgan early risk prediction and tailored intervention. With emerging tools including artificial intelligence-assisted risk profiling and novel preventive strategies (eg, RNA-based therapeutics), we may be able to mitigate multiorgan cardiometabolic dysfunction much earlier and, perhaps, even slow the aging process itself.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».