ANG1 treatment reduces muscle pathology and prevents a decline in perfusion in DMD mice
Notice bibliographique
Résumé
Vascular endothelial growth factor (VEGF) and other pro-angiogenic growth factors have been investigated to enhance muscle tissue perfusion and repair in Duchenne muscular dystrophy (DMD). Current understanding is limited by a lack of functional data following in vivo delivery of these growth factors. We previously used dynamic contrast-enhanced computed tomography to monitor disease progression in murine models of DMD, but no study to date has utilized this imaging technique to assess vascular therapy in a preclinical model of DMD. In the current study, we locally delivered VEGF and ANG1 alone or in combination to dystrophic hind limb skeletal muscle. Using functional imaging, we found the combination treatment as well as ANG1 alone prevented decline in muscle perfusion whereas VEGF alone had no effect compared to controls. These findings were validated histologically as demonstrated by increased alpha-smooth muscle actin-positive vessels in muscles that received either VEGF+ANG1 or ANG1 alone compared to the sham group. We further show that ANG1 alone slows progression of fibrosis compared to either sham or VEGF treatment. The findings from this study shed new light on the functional effects of vascular therapy and suggest that ANG1 alone may be a candidate therapy in the treatment of DMD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».