Proteomic Profiling of IGFBP2: Modulation and Biomarker Potential in Atherosclerotic Cardiovascular Disease Prevention
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The impact of population growth and aging has contributed to a continued increase in the absolute number of people living with atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD).1 In Canada specifically, the 5-year prevalence rates for all subtypes of ASCVD have increased from 43.7 per 1000 individuals between 2004 and 2008 to 69.1 per 1000 individuals between 2013 and 2017, concurring with the global trend.2 With the increasing burden of ASCVD in Canada, medical professionals cannot afford to misidentify high-risk individuals. Using existing research on proteomics, we have highlighted a potential novel biomarker for ASCVD development: Insulin-like Growth Factor Binding Protein 2 (IGFBP2). Previous proteomic research focused on four groups to determine disease progression: (1) extracellular matrix proteins, (2) lipid-binding proteins and proteins associated with metabolism, (3) proteins associated with inflammation, and (4) phagocytic ligands and receptors of apoptotic cells.3 IGFBP2 impacts the vascular smooth muscle cells (VSMC) of arteries by modulating the bioavailability of the insulin-like growth factor 1 (IGF-1), which causes VSMC hypertrophy.4 Individuals with pre-existing cardiomyopathies have displayed higher levels of IGFBP2 and subsequent higher rates of mortality.5 In healthy individuals, higher IGFBP2 levels correlate with decreased arterial stiffness and lower low-density lipoprotein (LDL) cholesterol levels, which are used to determine ASCVD severity.6 As such, the uncertainty surrounding the relationship between IGFBP2 and ASCVD remains unknown; however, further investigation is pertinent as IGFBP2 presents as a promising biomarker due to its association with ASCVD-related effects and bioavailability. We propose further exploration of IGFBP2’s role in different stages of ASCVD and its potential as a therapeutic target through proteomics technology.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle