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Enregistrement W4410591584 · doi:10.1161/circresaha.125.325637

Aging at the Crossroads of Organ Interactions: Implications for the Heart

2025· review· en· W4410591584 sur OpenAlexaff
Ilke Sen, Natasha A. Trzaskalski, Yung‐Ting Hsiao, Peter P. Liu, Ippei Shimizu, Geneviève Dérumeaux

Notice bibliographique

RevueCirculation Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésOrgan dysfunctionMedicineHeart failureBioinformaticsSenescenceFibrosisDiabetes mellitusSarcopeniaDiseasePopulationIntensive care medicinePathologyBiologyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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