Effets de l’Aspirine sur la fonction de l’axe CD40L/CD40 dans les plaquettes
Bibliographic record
Abstract
Le traitement antiplaquettaire à l’aspirine (ASA) est moins efficace chez certains patients coronariens, ce qui augmente leur risque de développer une thrombose. Des taux sanguins élevés de médiateurs thrombo-inflammatoires, tels que le sCD40L, peuvent expliquer de telles variabilités. Nous avons émis l’hypothèse que, en présence de taux élevés de sCD40L, l’efficacité de l’ASA peut être réduite. Ainsi, nous avons viser à déterminer les effets de l’ASA sur la signalisation et l’agrégation des plaquettes en présence de sCD40L. Les effets de l'ASA sur les plaquettes humaines traitées par le sCD40L, en réponse à des concentrations sub-optimales de collagène ou de thrombine, ont été évalués sur l'agrégation, la sécrétion de thromboxane A2 (TxA2) et la phosphorylation de la p38- « Mitogen-activated protein kinase » (MAPK), le facteur nucléaire-κB (NF-κB), la kinase activée par le TGF-β 1 (TAK-1) et la chaîne légère de la myosine (MLC). Le sCD40L a significativement augmenté la sécrétion de TxA2 dans les plaquettes, en réponse à des doses sub-optimales de collagène et de thrombine, ce qui a été inversé par l'ASA. L'ASA n'a pas inhibé la phosphorylation de p38-MAPK, NF-KB, TAK-1, que ce soit avec une stimulation par le sCD40L seul ou en présence des agonistes plaquettaires. Cependant, Le sCD40L a potentialisé l'agrégation plaquettaire, un effet complètement inversé et partiellement réduit par l'ASA en réponse au collagène et à la thrombine, respectivement. Les effets de l'ASA sur les plaquettes traitées par le sCD40L et stimulées par le collagène étaient liés à l'inhibition du changement de forme des plaquettes et la phosphorylation de la MLC. L'ASA n'affecte pas la signalisation du sCD40L dans les plaquettes, mais empêche son effet sur la sécrétion de TXA2 et l'agrégation plaquettaire en réponse au collagène, via un mécanisme impliquant l'inhibition de la MLC. Le ciblage de l'axe sCD40L dans les plaquettes peut avoir un potentiel thérapeutique chez les patients, présentant des taux élevés de sCD40L, qui ne répondent pas ou moins à l'ASA.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".