Pericytes Contribute to Dysfunction in a Human 3D Model of Placental Microvasculature through VEGF‐Ang‐Tie2 Signaling
Notice bibliographique
Résumé
Placental vasculopathies are associated with a number of pregnancy-related diseases, including pre-eclampsia (PE)-a leading cause of maternal-fetal morbidity and mortality worldwide. Placental presentations of PE are associated with endothelial dysfunction, reduced vessel perfusion, white blood cell infiltration, and altered production of angiogenic factors within the placenta (a candidate mechanism). Despite maintaining vascular quiescence in other tissues, how pericytes contribute to vascular growth and signaling in the placenta remains unknown. Here, pericytes are hypothesized to play a detrimental role in the pathogenesis of placental vascular growth. A perfusable triculture model is developed, consisting of human endothelial cells, fibroblasts, and pericytes, capable of recapitulating growth and remodeling in a system that mimics inflamed placental microvessels. Placental pericytes are shown to contribute to growth restriction of microvessels over time, an effect that is strongly regulated by vascular endothelial growth factor and Angiopoietin/Tie2 signaling. Furthermore, this model is capable of recapitulating essential processes including tumor necrosis factor alpha (TNFα)-mediated vascular leakage and leukocyte infiltration, both important aspects associated with placental PE. This placental vascular model highlights that an imbalance in endothelial-pericyte crosstalk can play a critical role in the development of vascular pathology and associated diseases.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».