Donor cell transplantation for myocardial disease: does it complement current pharmacological therapies?This paper is one of a selection of papers published in this Special Issue, entitled Young Investigators' Forum.
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure secondary to ischemic heart disease, hypertension, and myocardial infarction is a common cause of death in developed countries. Although pharmacological therapies are very effective, poor prognosis and shorter life expectancy of heart disease patients clearly indicate the need for alternative interventions to complement the present therapies. Since the progression of heart disease is associated with the loss of myocardial cells, the concept of donor cell transplantation into host myocardium is emerging as an attractive strategy to repopulate the damaged tissue. To this end, a number of donor cell types have been tested for their ability to increase the systolic function of diseased hearts in both experimental and clinical settings. Although initial clinical trials with bone marrow stem cells are encouraging, long-term consequences of such interventions are yet to be rigorously examined. While additional laboratory studies are required to address several issues in this field, there is also a clear need for further characterization of drug interactions with donor cells in these interventions. Here, we provide a brief summary of current pharmacological and cell-based therapies for heart disease. Further, we discuss the potential of various donor cell types in myocardial repair, mechanisms underlying functional improvement in cell-based therapies, as well as potential interactions between pharmacological and cell-based therapies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».