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Enregistrement W2912908908 · doi:10.1002/cpt.1385

Human Cardiac Ventricular‐Like Organoid Chambers and Tissue Strips From Pluripotent Stem Cells as a Two‐Tiered Assay for Inotropic Responses

2019· article· en· W2912908908 sur OpenAlexaff
Wendy Keung, Patrick K.W. Chan, Peter Backeris, Eugene K. Lee, Nicodemus Wong, Andy O.T. Wong, Gabriel Wong, Camie W. Chan, Bernard Fermini, Kevin D. Costa, Ronald A. Li

Notice bibliographique

RevueClinical Pharmacology & Therapeutics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensNovelis (Canada)
Organismes subventionnairesInnovation and Technology CommissionPfizer
Mots-clésInotropeOrganoidInduced pluripotent stem cellFalse positive paradoxDrug discoveryDrugPharmacologyStem cellAssay sensitivityBiologyMedicineInternal medicineBioinformaticsPathologyCell biologyComputer scienceEmbryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional drug discovery is an inefficient process. Human pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes can potentially fill the gap between animal and clinical studies, but conventional two-dimensional cultures inadequately recapitulate the human cardiac phenotype. Here, we systematically examined the pharmacological responses of engineered human ventricular-like cardiac tissue strips (hvCTS) and organoid chambers (hvCOC) to 25 cardioactive compounds covering various drug classes. While hvCTS effectively detected negative and null inotropic effects, the sensitivity to positive inotropes was modest. We further quantified the predictive capacity of hvCTS in a blinded screening, with accuracies for negative, positive, and null inotropic effects at 100%, 86%, and 80%, respectively. Interestingly, hvCOC, with a pro-maturation milieu that yields physiologically complex parameters, displayed enhanced positive inotropy. Based on these results, we propose a two-tiered screening system for avoiding false positives and negatives. Such an approach would facilitate drug discovery by leading to better overall success.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,341 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations55
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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