Abstract 351: Development of an Engineered Base Cerebrovasculature Model to Study Alzheimer’s Disease in vitro
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer disease (AD) is the most common cause of cognitive decline in the elderly, and affects more than 40% of people over 85 years of age. In addition to the defining neuropathological hallmarks of neurofibrillary tangles and parenchymal amyloid deposits within brain tissue, over 80% of AD patients also develop cerebrovascular amyloid deposits known as cerebral amyloid angiopathy (CAA). As the presence of cardiovascular and metabolic risk factors including hypertension, type II diabetes and dyslipidemia also increase AD risk, cerebrovascular function is believed to play a critical role in the etiology of AD, likely through regulating the clearance of amyloid-beta (Aβ) peptides from the brain. The cerebrovasculature has two major known mechanisms to facilitate Aβ clearance. First, Aβ interacts with the LDL receptor related protein (LRP) to directly cross the blood brain barrier (BBB). Second, Aβ can be cleared via interstitial fluid drainage pathways that form the equivalent of the lymphatic system in the central nervous system (CNS). However, a critical roadblock to progress in delineating how cerebrovascular function contributes to AD pathogenesis is the lack of model systems that recapitulate the complexity of cerebral blood vessels. We recently engineered a novel model system using primary human endothelial cells (EC) and smooth muscle cells (SMC) cocultured under pulsatile, native-like flow condition that produces a three dimensional (3D) artery equivalent. Histological analyses showed the formation of a dense tissue composed of a tight monolayer of endothelial cells supported by a basement membrane and multiple smooth muscle cell layers. We will in a close future investigate if the engineered model developed CAA when expose to Aβ.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».