Tracking Stem Cell Therapy in the Myocardium: Applications of Positron Emission Tomography
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of stem cells and/or progenitor cells into damaged myocardium has promising therapeutic potential in ischemic heart diseases and dilated cardiomyopathy. However, understanding the biologic mechanisms and the outcomes of transplanted cells during cardiac regenerative therapy remains mostly limited to histological assessment. Positron emission tomography (PET) is a sensitive molecular imaging modality that can non-invasively assess stem cell retention, survival, and function after transplantation. Two radiolabel approaches have been explored to implement PET: 1) direct cell labeling with a radionuclide; and 2) reporter gene-based cell labeling. Direct cell labeling has previously been used for early tracking of transplanted stem cells into the myocardium in several therapeutic clinical trials. Stem cells can also be labeled after transfection with a reporter gene, which can subsequently be visualized by using a PET reporter probe that binds to the reporter gene, therefore allowing serial in vivo evaluation of cell viability and proliferation in long-term follow-up studies. Recently, some studies successfully used this method to visualize implanted stem cells by PET imaging in animals. With the projected rapid growth of cell therapy for heart disease, PET is expected to play a major role in monitoring relevant changes that occur at every stage in cardiac regenerative therapy. These two cell tracking approaches used for PET imaging are reviewed here and compared against other imaging modalities.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».