Cell tracking and therapy evaluation of bone marrow monocytes and stromal cells using SPECT and CMR in a canine model of myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The clinical application of stem cell therapy for myocardial infarction will require the development of methods to monitor treatment and pre-clinical assessment in a large animal model, to determine its effectiveness and the optimum cell population, route of delivery, timing, and flow milieu. OBJECTIVES: To establish a model for a) in vivo tracking to monitor cell engraftment after autologous transplantation and b) concurrent measurement of infarct evolution and remodeling. METHODS: We evaluated 22 dogs (8 sham controls, 7 treated with autologous bone marrow monocytes, and 7 with stromal cells) using both imaging of 111Indium-tropolone labeled cells and late gadolinium enhancement CMR for up to12 weeks after a 3 hour coronary occlusion. Hearts were also examined using immunohistochemistry for capillary density and presence of PKH26 labeled cells. RESULTS: In vivo Indium imaging demonstrated an effective biological clearance half-life from the injection site of ~5 days. CMR demonstrated a pattern of progressive infarct shrinkage over 12 weeks, ranging from 67-88% of baseline values with monocytes producing a significant treatment effect. Relative infarct shrinkage was similar through to 6 weeks in all groups, following which the treatment effect was manifest. There was a trend towards an increase in capillary density with cell treatment. CONCLUSION: This multi-modality approach will allow determination of the success and persistence of engraftment, and a correlation of this with infarct size shrinkage, regional function, and left ventricular remodeling. There were overall no major treatment effects with this particular model of transplantation immediately post-infarct.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».