Reply to ‘Are atrial human pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes ready to identify drugs that beat atrial fibrillation?’
Notice bibliographique
Résumé
In our recent report 1 , we combined developmental biology-inspired differentiation strategies of human pluripotent stem cells (hPSCs) to derive chamber-specific cardiomyocytes 2 and a collagen-hydrogel-based tissue engineering strategy 3 to generate ring-shaped ventricular and atrial-specific engineered heart tissues (EHTs). Detailed molecular, ultrastructural, and functional phenotyping, together with targeted pharmacology, confirmed the chamber-specific identity of the atrial/ventricular EHTs, and demonstrated the potential of these models for disease modeling and drug testing applications. The latter included the ability to induce reentrant arrhythmias in the atrial EHTs and the ability to terminate such arrhythmias with established anti-arrhythmic agents (flecainide and vernakalant). In the accompanying comment, Christ et al. 4 raise concerns with regards to the relative immature properties of the chamber-specific EHTs and their different response to some of the anti-arrhythmic drugs tested (vernakalant and lidocaine) in comparison to their reported effects in adult human atrial and ventricular heart tissues.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,068 | 0,063 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,007 |
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 ».