Interrogating functional integration between injected pluripotent stem cell-derived cells and surrogate cardiac tissue
Notice bibliographique
Résumé
Myocardial infarction resulting in irreversible loss of cardiomyocytes (CMs) remains a leading cause of heart failure. Although cell transplantation has modestly improved cardiac function, major challenges including increasing cell survival, engraftment, and functional integration with host tissue, remain. Embryonic stem cells (ESCs), which can be differentiated into cardiac progenitors (CPs) and CMs, represent a candidate cell source for cardiac cell therapy. However, it is not known what specific cell type or condition is the most appropriate for transplantation. This problem is exasperated by the lack of efficient and predictive strategies to screen the large numbers of parameters that may impact cell transplantation. We used a cardiac tissue model, engineered heart tissue (EHT), and quantitative molecular and electrophysiological analyses, to test transplantation conditions and specific cell populations for their potential to functionally integrate with the host tissue. In this study, we validated our analytical platform using contractile mouse neonatal CMs (nCMs) and noncontractile cardiac fibroblasts (cFBs), and screened for the integration potential of ESC-derived CMs and CPs (ESC-CMs and -CPs). Consistent with previous in vivo studies, cFB injection interfered with electrical signal propagation, whereas injected nCMs improved tissue function. Purified bioreactor-generated ESC-CMs exhibited a diminished capacity for electrophysiological integration; a result correlated with lower (compared with nCMs) connexin 43 expression. ESC-CPs, however, appeared able to appropriately mature and integrate into EHT, enhancing the amplitude of tissue contraction. Our results support the use of EHT as a model system to accelerate development of cardiac cell therapy strategies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».