PI3K Phosphorylation Is Linked to Improved Electrical Excitability in an <i>In Vitro</i> Engineered Heart Tissue Disease Model System
Notice bibliographique
Résumé
Myocardial infarction, a prevalent cardiovascular disease, is associated with cardiomyocyte cell death, and eventually heart failure. Cardiac tissue engineering has provided hopes for alternative treatment options, and high-fidelity tissue models for drug discovery. The signal transduction mechanisms relayed in response to mechanoelectrical (physical) stimulation or biochemical stimulation (hormones, cytokines, or drugs) in engineered heart tissues (EHTs) are poorly understood. In this study, an EHT model was used to elucidate the signaling mechanisms involved when insulin was applied in the presence of electrical stimulation, a stimulus that mimics functional heart tissue environment in vitro. EHTs were insulin treated, electrically stimulated, or applied in combination (insulin and electrical stimulation). Electrical excitability parameters (excitation threshold and maximum capture rate) were measured. Protein kinase B (AKT) and phosphatidylinositol-3-kinase (PI3K) phosphorylation revealed that insulin and electrical stimulation relayed electrical excitability through two separate signaling cascades, while there was a negative crosstalk between sustained activation of AKT and PI3K.
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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 | 0,001 |
| 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 ».