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Enregistrement W2889689075 · doi:10.1101/424119

A novel method for comparison of arterial remodeling in hypertension: quantification of arterial trees and recognition of remodeling patterns on histological sections

2018· preprint· en· W2889689075 sur OpenAlexaff
Alex Gutsol, Paula Blanco, Svetlana I. Samokhina, Sergey A. Afanasiev, C. Kennedy, С. В. Попов, Kevin D. Burns

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTissue remodelingInternal medicinePathologyInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Remodeling of spatially heterogeneous arterial trees is routinely quantified on tissue sections by averaging linear dimensions, with lack of comparison between different organs and models. The impact of experimental models or hypertension treatment modalities on organ-specific vascular remodeling remains undefined. A wide variety of arterial remodeling types has been demonstrated for hypertensive models, which include differences across organs. The purpose of this study was to reassess methods for measurement of arterial remodeling and to establish a morphometric algorithm for standard and comparable quantification of vascular remodeling in hypertension in different vascular beds. We performed a novel and comprehensive morphometric analysis of terminal arteries in the brain, heart, lung, liver, kidney, spleen, stomach, intestine, skin, skeletal muscle, and adrenal glands of control and Goldblatt hypertensive rats on routinely processed tissue sections. Mean dimensions were highly variable but grouping them into sequential 5 μm intervals permitted creation of reliable linear regression equations and complex profiles. Averaged arterial dimensions demonstrated seven remodeling patterns that were distinct from conventional inward-outward and hypertrophic-eutrophic definitions. Numerical modeling predicted at least twenty variants of arterial spatial conformations. Recognition of remodeling variants was not possible using averaged dimensions, their ratios, or the remodeling and growth index. To distinguish remodeling patterns, a three-dimensional modeling was established and tested. The proposed algorithm permits quantitative analysis of arterial remodeling in different organs and may be applicable for comparative studies between animal hypertensive models and in human hypertension. Arterial wall tapering is the most important factor to consider in arterial morphometry, while perfusion fixation with vessel relaxation is not necessary. Terminal arteries in organs undergo the same remodeling pattern in Goldblatt rats, except for organs with hemodynamics affected by the arterial clip. The existing remodeling nomenclature should be replaced by a numerical classification applicable to any type of arterial remodeling. Author summary Arterial hypertension effects modern nations and is characterised by systemic hypertensive angiopathy that affects all organs. Arterial remodeling is a main factor to be analyzed in animal models and human. Despite abundant data, there is a significant lack of comparative analysis on arterial remodeling. The data from the present study have established a novel methodological approach to assess and compare arterial remodeling in hypertension. We have developed an effective algorithm for morphometry of intra-organ arteries to standardize remodeling assessment and allow comparisons between different hypertensive models, organs and species. Our study opens the possibility to assess remodeling using conventional widely used histological tissue sections with no need for special perfusion-fixation. The method will elucidate the improvement and development of animal models of hypertension, and enhance the assessment of experimental therapeutic modalities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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