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Enregistrement W2962158619 · doi:10.1186/s13287-019-1305-y

Correlation between frataxin expression and contractility revealed by in vitro Friedreich’s ataxia cardiac tissue models engineered from human pluripotent stem cells

2019· article· en· W2962158619 sur OpenAlexaff
Andy O.T. Wong, Gabriel Wong, Michael M. Shen, Maggie Zi-Ying Chow, Wan Wai Tse, Suet Yee Mak, Deborah K. Lieu, Kevin D. Costa, Camie W. Chan, Alain Martelli, Joseph F. Nabhan, Ronald A. Li

Notice bibliographique

RevueStem Cell Research & Therapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensNovelis (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of Alabama at BirminghamPfizer
Mots-clésInduced pluripotent stem cellFrataxinStem cellBiologyAtaxiaContractilityCell biologyIn vitroGeneticsNeuroscienceGeneEmbryonic stem cellIron-binding proteins

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Friedreich's ataxia (FRDA) is an autosomal recessive disease caused by a non-coding mutation in the first intron of the frataxin (FXN) gene that suppresses its expression. Compensatory hypertrophic cardiomyopathy, dilated cardiomyopathy, and conduction system abnormalities in FRDA lead to cardiomyocyte (CM) death and fibrosis, consequently resulting in heart failure and arrhythmias. Murine models have been developed to study disease pathology in the past two decades; however, differences between human and mouse physiology and metabolism have limited the relevance of animal studies in cardiac disease conditions. To bridge this gap, we aimed to generate species-specific, functional in vitro experimental models of FRDA using 2-dimensional (2D) and 3-dimensional (3D) engineered cardiac tissues from FXN-deficient human pluripotent stem cell-derived ventricular cardiomyocytes (hPSC-hvCMs) and to compare their contractile and electrophysiological properties with healthy tissue constructs. METHODS: Healthy control and FRDA patient-specific hPSC-hvCMs were derived by directed differentiation using a small molecule-based protocol reported previously. We engineered the hvCMs into our established human ventricular cardiac tissue strip (hvCTS) and human ventricular cardiac anisotropic sheet (hvCAS) models, and functional assays were performed on days 7-17 post-tissue fabrication to assess the electrophysiology and contractility of FRDA patient-derived and FXN-knockdown engineered tissues, in comparison with healthy controls. To further validate the disease model, forced expression of FXN was induced in FXN-deficient tissues to test if disease phenotypes could be rescued. RESULTS: Here, we report for the first time the generation of human engineered tissue models of FRDA cardiomyopathy from hPSCs: FXN-deficient hvCTS displayed attenuated developed forces (by 70-80%) compared to healthy controls. High-resolution optical mapping of hvCAS with reduced FXN expression also revealed electrophysiological defects consistent with clinical observations, including action potential duration prolongation and maximum capture frequency reduction. Interestingly, a clear positive correlation between FXN expression and contractility was observed (ρ > 0.9), and restoration of FXN protein levels by lentiviral transduction rescued contractility defects in FXN-deficient hvCTS. CONCLUSIONS: We conclude that human-based in vitro cardiac tissue models of FRDA provide a translational, disease-relevant biomimetic platform for the evaluation of novel therapeutics and to provide insight into FRDA disease progression.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,251 · 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
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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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