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Enregistrement W2787727062 · doi:10.1161/circresaha.117.312535

Noninvasive Immunometabolic Cardiac Inflammation Imaging Using Hyperpolarized Magnetic Resonance

2018· article· en· W2787727062 sur OpenAlexaff
Andrew Lewis, Jack J. Miller, Angus Lau, M. Kate Curtis, Oliver J. Rider, Robin P. Choudhury, Stefan Neubauer, Charles H. Cunningham, Carolyn A. Carr, Damian J. Tyler

Notice bibliographique

RevueCirculation Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Fibrosis and Remodeling
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNovo Nordisk FondenBritish Heart FoundationNovo NordiskNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésInflammationMedicineMagnetic resonance imagingHyperpolarization (physics)Macrophage polarizationMacrophageProinflammatory cytokineInternal medicineChemistryIn vitroNuclear magnetic resonance spectroscopyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale: Current cardiovascular clinical imaging techniques offer only limited assessment of innate immune cell-driven inflammation, which is a potential therapeutic target in myocardial infarction (MI) and other diseases. Hyperpolarized magnetic resonance (MR) is an emerging imaging technology that generates contrast agents with 10- to 20 000-fold improvements in MR signal, enabling cardiac metabolite mapping. Objective: To determine whether hyperpolarized MR using [1- 13 C]pyruvate can assess the local cardiac inflammatory response after MI. Methods and Results: We performed hyperpolarized [1- 13 C]pyruvate MR studies in small and large animal models of MI and in macrophage-like cell lines and measured the resulting [1- 13 C]lactate signals. MI caused intense [1- 13 C]lactate signal in healing myocardial segments at both day 3 and 7 after rodent MI, which was normalized at both time points after monocyte/macrophage depletion. A near-identical [1- 13 C]lactate signature was also seen at day 7 after experimental MI in pigs. Hyperpolarized [1- 13 C]pyruvate MR spectroscopy in macrophage-like cell suspensions demonstrated that macrophage activation and polarization with lipopolysaccharide almost doubled hyperpolarized lactate label flux rates in vitro; blockade of glycolysis with 2-deoxyglucose in activated cells normalized lactate label flux rates and markedly inhibited the production of key proinflammatory cytokines. Systemic administration of 2-deoxyglucose after rodent MI normalized the hyperpolarized [1- 13 C]lactate signal in healing myocardial segments at day 3 and also caused dose-dependent improvement in IL (interleukin)-1β expression in infarct tissue without impairing the production of key reparative cytokines. Cine MRI demonstrated improvements in systolic function in 2-DG (2-deoxyglucose)–treated rats at 3 months. Conclusions: Hyperpolarized MR using [1- 13 C]pyruvate provides a novel method for the assessment of innate immune cell-driven inflammation in the heart after MI, with broad potential applicability across other cardiovascular disease states and suitability for early clinical translation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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