Delayed re-endothelialization with rapamycin-coated stents is rescued by the addition of a glycogen synthase kinase-3β inhibitor
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Drug-eluting stents (DESs) reduce neointima area and in-stent restenosis but delay re-endothelialization. Recently, we demonstrated that pharmacological expansion and functional enhancement of endothelial progenitor cells (EPCs) can be achieved by treatment with a glycogen synthase kinase-3beta inhibitor (GSKi)-even for feeble cells derived from coronary artery disease patients. GSKi treatment enhanced EPC adhesion via up-regulated expression of the alpha-4 integrin, ameliorated re-endothelialization, and reduced neointima formation in denuded murine arteries. Hence, we hypothesized that GSKi-coated stents (GSs) will enhance EPC adhesion and attenuate delayed vascular healing associated with rapamycin, a key DES agent. METHODS AND RESULTS: In vitro human EPCs adhered to GS with affinities that were 2x, 14x, and 13x greater than vehicle (VSs)-, rapamycin (RSs)-, and rapamycin plus GSKi (RGSs)-coated stents, respectively. Stents were inserted in rabbit carotid arteries, and at 14 days, neointima area was 45 and 49% lower in GSs compared with bare metal stents (BMSs) and VSs. Moreover, RSs had a 47% larger neointima area than GSs, but RGSs reduced neointima area to a level comparable to GSs. Seven days after stenting, GSs displayed re-endothelialization that was 40, 33, and 42% greater than BMSs, VSs, and RSs, respectively. Moreover, RGSs had 41% more re-endothelialization than RSs. At 14 days, the 7-day re-endothelialization patterns persisted. CONCLUSION: GSKi efficiently ameliorates the vascular response to stent implantation and has an important redeeming effect on the deleterious endothelial effects of rapamycin-coated stents.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».