Endothelium-Targeted Gene and Cell-Based Therapies for Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Most common cardiovascular diseases are accompanied by endothelial dysfunction. Because of its predominant role in the pathogenesis of cardiovascular disease, the vascular endothelium is an attractive therapeutic target. The identification of promoter sequences capable of rendering endothelial-specific transgene expression together with the recent development of vectors with enhanced tropism for endothelium may offer opportunities for the design of new strategies for modulation of endothelial function. Such strategies may be useful in the treatment of chronic diseases such as hypertension, atherosclerosis, and ischemic artery disease, as well as in acute myocardial infarction and during open heart surgery for prevention of ischemia and reperfusion (I/R)-induced injury. The recent identification of putative endothelial progenitor cells in peripheral blood may allow the design of autologous cell-based strategies for neovascularization of ischemic tissues and for the repair of injured blood vessels and bioengineering of vascular prosthesis. "Proof-of-concept" for some of these strategies has been established in animal models of cardiovascular disease. However the successful translation of these novel strategies into clinical application will require further developments in vector and delivery technologies. Further characterization of the processes involved in mobilization, migration, homing, and incorporation of endothelial progenitor cells into the target tissues is necessary, and the optimal conditions for therapeutic application of these cells need to be defined and standardized.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».