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Enregistrement W3088069114 · doi:10.1126/scitranslmed.aax2992

Transplanted microvessels improve pluripotent stem cell–derived cardiomyocyte engraftment and cardiac function after infarction in rats

2020· article· en· W3088069114 sur OpenAlexafffund
Xuetao Sun, Jun Wu, Beiping Qiang, Rocco Romagnuolo, Mark Gagliardi, Gordon Keller, Michael A. Laflamme, Ren‐Ke Li, Sara S. Nunes

Notice bibliographique

RevueScience Translational Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensHeart and Stroke FoundationUniversity of TorontoToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInduced pluripotent stem cellTransplantationStem cellCardiologyMedicineMyocardial infarctionRegenerative medicinePerfusionRegeneration (biology)LimitingInternal medicineCell biologyEmbryonic stem cellBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human induced pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes (hiPSC-CMs) offer an unprecedented opportunity to remuscularize infarcted human hearts. However, studies have shown that most hiPSC-CMs do not survive after transplantation into the ischemic myocardial environment, limiting their regenerative potential and clinical application. We established a method to improve hiPSC-CM survival by cotransplanting ready-made microvessels obtained from adipose tissue. Ready-made microvessels promoted a sixfold increase in hiPSC-CM survival and superior functional recovery when compared to hiPSC-CMs transplanted alone or cotransplanted with a suspension of dissociated endothelial cells in infarcted rat hearts. Microvessels showed unprecedented persistence and integration at both early (~80%, week 1) and late (~60%, week 4) time points, resulting in increased vessel density and graft perfusion, and improved hiPSC-CM maturation. These findings provide an approach to cell-based therapies for myocardial infarction, whereby incorporation of ready-made microvessels can improve functional outcomes in cell replacement therapies.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations91
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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