Abstract 487: Systemic Administration of Target-Seeking, Vessel Penetrating Recombinant Decorin Fusion Protein, Car-DCN, Reduces Severity of Abdominal Aortic Aneurysm in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Decorin (DCN) is a small leucine-rich proteoglycan that mediates collagen fibrollogenesis, organization, and tensile strength. DCN is reduced in abdominal aortic aneurysm (AAA) through a Granzyme B-dependent mechanism resulting in vessel wall instability and aneurysm formation. A recombinant decorin fusion protein CAR-DCN was engineered with an extended C-terminus comprised of CAR homing peptide that recognizes inflammatory blood vessels and penetrates deep into the vessel wall. In the present study, we sought to evaluate the role of systemically administered CAR-DCN in AAA progression and rupture rate in a murine model. Approach and Results: To induce aneurysm, apolipoprotein E knockout (ApoE-KO) mice were infused with 28 days of angiotensin II (AngII). CAR-DCN or vehicle was systemically administrated until day 15. We observed a significant increase in the survival of CAR-DCN-treated mice (93%) compared to vehicle controls (60%). Although the incidence of AAA onset was similar between vehicle and CAR-DCN groups, the severity of aneurysm in the CAR-DCN group was significantly reduced. Furthermore, histological analysis revealed that CAR-DCN treatment significantly increased DCN and collagen levels in aortic walls compares to vehicle controls. Conclusions: CAR-DCN administration attenuated the severity of Ang II-induced AAA in mice by reinforcing the vessel wall. CAR-DCN may represent a novel therapeutic strategy to attenuate AAA progression and rupture.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».