Functional significance of extracellular vesicles as mediators of cardiometabolic and cardiorenal diseases upon aging
Notice bibliographique
Résumé
Aging increases the risk of cardiometabolic and cardiorenal disease and this is associated with cellular dysregulation including oxidative stress, chronic inflammation, insulin resistance and senescence. Extracellular vesicles (EV) facilitate inter-organ communication and are now well established as important pathophysiological mediators in many aging-associated diseases. Our knowledge of EV biosynthesis, cargo composition, cellular targeting and functional effects has expanded significantly over the past decade. Here we provide a comprehensive review on the characteristics and functional significance of EV in cardiometabolic and cardiorenal diseases in the context of aging. Specifically, we focus on heart failure, type 2 diabetes, metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH), hypertension, and chronic kidney disease and discuss aging-associated changes in bioactive molecules transferred via EV and how these are associated with healthspan. Furthermore, we summarize current potential therapeutic applications of EV. Overall, this review summarizes current knowledge indicating an important role for EV in aging-related cardiometabolic and cardiorenal diseases, and how insights from basic research can potentially be translated to the clinic in order to combat aging-associated metabolic decline and improve longevity and healthspan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».