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Record W7015086393

Rôle des biomarqueurs dérivés des neutrophiles dans la pathologie de l’insuffisance cardiaque

2021· dissertation· fr· W7015086393 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicCardiac Fibrosis and Remodeling
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchInstitut de Cardiologie de Montréal
KeywordsNeutrophileCoronary heart diseaseBlood capillary
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’insuffisance cardiaque (IC) est définie comme l’incapacité du cœur à fournir un débit cardiaque suffisant lorsque la demande augmente. L’IC survient lors d’une diminution 1) de la fonction contractile, définie comme l’IC à fraction d’éjection réduite (IC-FER) ou 2) de remplissage reliée à une rigidité du myocarde ou du péricarde, définie comme l’IC à FE préservée (IC-FEP). Les altérations de la fonction cardiaque contribuent à l’activation neuro-hormonale et à l’inflammation sous-clinique lors de l’apparition et l’évolution de l’IC. L’IC est caractérisée par de multiples anomalies du système vasculaire et musculaire périphériques. La diminution de la perfusion périphérique peut causer de multiples désordres au niveau vasculaire et musculaire chez les IC. L’inflammation sous-clinique contribue significativement à la progression de l’IC. Puisque les neutrophiles sont les principaux acteurs dans la sécrétion de cytokines inflammatoires, l’objectif de cette thèse est de caractériser le profil pro- et anti-inflammatoire dérivé des neutrophiles chez les patients souffrant d’IC-FER et IC-FEP, ainsi que l’impact du diabète (DM) sur ce profil. 
\nLes biomarqueurs plasmatiques et relâchés par les neutrophiles isolés à partir du sang provenant de 20 volontaires sains (CTL), 52 IC-FER et 25 IC-FEP et 22 DM ont été quantifiés. L’observation majeure de notre étude est la réduction importante (>90%) des taux circulants de Vascular endothelial growth factor (VEGF) chez les patients IC-FER et IC-FEP avec ou sans DM par rapport aux CTL. En parallèle, nous avons observé une diminution significative de la sécrétion du VEGF par les neutrophiles des patients IC-FER et IC-FEP avec une réduction maximale (92%) chez les IC-FEP+DM comparé aux CTL après une stimulation avec des médiateurs pro-inflammatoires. La diminution du VEGF associée à une inflammation accrue de l'endothélium micro-vasculaire coronarien conduit à une dérégulation de la génération de l’oxyde nitrique (NO). Une diminution marquée des taux circulants de NO a été observée chez les patients diabétiques et atteints d'IC comparé aux CTL. Les niveaux circulants d'IL-6 et d'IL-8 sont significativement augmentés chez les patients IC et DM et de manière synergique chez les IC-FEP avec DM. Ces données, combinées à une diminution du VEGF et du NO, suggèrent une altération significative de la fonction macro-vasculaire et micro-vasculaire chez les patients IC-FEP, qui est intensifiée par la présence de diabète. La libération d’IL-8 et d’IL-6 par les neutrophiles était significativement augmentée chez les patients DM et IC-FEP+DM après un traitement au lipopolysaccharide (LPS). Nous avons aussi démontré une augmentation de l'IL-1RA circulante, une cytokine anti-inflammatoire dans toutes les cohortes de patients. Cependant, la sécrétion de l’IL-1RA par les neutrophiles était diminuée dans toutes les cohortes par rapport aux CTL, indépendamment de l’agoniste utilisé. Ces observations suggèrent que les neutrophiles ne sont pas les principales cellules qui secrètent l'IL-1RA, mais bien les monocytes, les hépatocytes, les cellules épithéliales et les adipocytes.
\nLes données scientifiques provenant de ces études nous ont permis de mieux caractériser le rôle du neutrophile dans l’IC et permettront de valider l’hypothèse stipulant que les biomarqueurs dérivés des neutrophiles jouent un rôle significatif dans l’IC.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.592
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0070.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.204
Teacher spread0.194 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2021
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