Maximizing Ventricular Function With Multimodal Cell-Based Gene Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Angiogenesis is enhanced after transplantation of vascular endothelial growth factor (VEGF)-expressing cells into a myocardial scar. Insulin-like growth factor I (IGF-I) may induce hypertrophy and inhibit apoptosis. We evaluated the effect of cell-based IGF-I and VEGF multigene therapy on left ventricular (LV) function, cell survival, and apoptosis after bone marrow cell (BMC) transplantation. METHODS AND RESULTS: Female Lewis rats underwent left anterior descending ligation 3 weeks before transplantation with male donor BMC, BMC transfected with VEGF (BMC+VEGF), IGF-I (BMC+IGF-I), VEGF and IGF-I (BMC+VEGF+IGF-I), or medium without cells (control) (n=4 per group x 5 groups x 4 time points). Three days and 1, 2, and 4 weeks after transplantation, VEGF and IGF-I expression was quantitated by real-time polymerase chain reaction, cell survival by polymerase chain reaction for sry2, apoptosis by TUNEL staining, LV function by echocardiography and myosin heavy chain, and light chain and troponin I by Western blot. One week after transplantation, IGF-I expression in the scar and border zone was greatest in BMC+IGF-I and BMC+VEGF+IGF-I rats (P<0.05). VEGF expression in the scar and border zone was greatest in BMC+VEGF and BMC+VEGF+IGF-I hearts (P<0.05). Transplanted cell survival was lowest in BMC, intermediate in BMC+VEGF and BMC+IGF-I, and greatest in BMC+VEGF+IGF-I (P<0.05). Apoptotic indices were significantly reduced in BMC+VEGF+IGF-I, BMC+VEGF, and BMC+IGF-I (P<0.05). Two and 4 weeks after transplantation, LV ejection fraction was lowest in control, intermediate in BMC, BMC+VEGF, and BMC+IGF-I, and greatest in BMC+VEGF+IGF-I (P<0.05). CONCLUSIONS: Transplantation of VEGF- and IGF-I-expressing BMC reduced apoptosis, maximized transplanted cell survival, and enhanced LV function. Multimodal cell-based gene therapy may maximize the benefits of cell transplantation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».