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Enregistrement W4411466134 · doi:10.1113/jp289040

Computational modelling of cardiac fibroblast signalling reveals a key role for Ca<sup>2+</sup> in driving atrial fibrillation‐associated fibrosis

2025· article· en· W4411466134 sur OpenAlexaff
Najme Khorasani, Haibo Ni, Jeffrey J. Saucerman, Dobromir Dobrev, Stefano Morotti, Eleonora Grandi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésFibrosisAtrial fibrillationAngiotensin IIExtracellular matrixPeriostinMyofibroblastInternal medicineCardiac fibrosisFibronectinChemistrySinus rhythmCell biologyEndocrinologyMedicineBiologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Atrial fibrillation (AF) is the most common arrhythmia, characterized by irregular atrial electrical activity resulting in asynchronous atrial contraction. AF is accompanied by extensive structural remodelling of atria, including extracellular matrix expansion (fibrosis), which affects both AF maintenance and treatment outcomes. However, no fibrosis‐specific therapies are currently available for AF. To identify the prominent pathways in atrial fibroblasts (Fb) that modulate atrial fibrosis and arrhythmogenesis, we developed the first atrial Fb signalling network model. This expands on the well‐established ventricular model by integrating atrial‐relevant elements involved in fibrogenesis and/or differentially expressed in chronic AF ( vs . normal sinus rhythm) patients and connections based on experimental evidence in an Fb‐related context. Our findings indicate that under high profibrotic signals, e.g. angiotensin‐II (AngII) and transforming growth factor β, inhibition of Ca 2+ fluxes reduced the abundance of key fibrotic markers such as collagen I, collagen III, periostin, plasminogen activator inhibitor‐1, connective tissue growth factor and α‐smooth muscle actin, via modulation of the Ca 2+ /calmodulin‐dependent protein kinase II/Smad3 pathway and extra domain A of fibronectin via the calcineurin pathway. Mechanistically, we found that the Ca 2+ ‐dependent regulation of collagen I and III is primarily at the level of gene transcription, with collagen I and collagen III exhibiting similar dynamics in the Fb model. Overall, our study highlights the pivotal role of Ca 2+ signalling in the evolution of AF‐associated fibrogenesis and provides novel insights into potential anti‐AF therapeutic strategies targeting fibrotic responses. Future work will investigate in greater detail the upstream mechanisms driving Ca 2+ increases in atrial Fbs during AF. image Key points A fibroblast signalling network was developed incorporating new atrial‐informed elements and reactions to identify the prominent pathways that modulate atrial fibrosis and associated arrhythmogenesis, including atrial fibrillation (AF). The model was validated against experimental data in cardiac fibroblasts. For atrial‐specific validation, we focused on the model responses to AF‐relevant profibrotic inputs, i.e. angiotensin‐II (AngII) and transforming growth factor β (TGFβ). The analysis underscores the critical role of Ca 2+ signalling in mediating profibrotic responses under AF‐relevant stimuli, AngII and TGFβ and shows that Ca 2+ /calmodulin‐dependent protein kinase II/Smad3 and calcineurin mediate the Ca 2+ ‐dependent upregulation of key fibrotic markers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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