Aging impairs human bone marrow function and cardiac repair following myocardial infarction in a humanized chimeric mouse
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ventricular remodeling following myocardial infarction (MI) is a major cause of heart failure, a condition prevalent in older individuals. Following MI, immune cells are mobilized to the myocardium from peripheral lymphoid organs and play an active role in orchestrating repair. While the effect of aging on mouse bone marrow (BM) has been studied, less is known about how aging affects human BM cells and their ability to regulate repair processes. In this study, we investigate the effect aging has on human BM cell responses post‐MI using a humanized chimeric mouse model. BM samples were collected from middle aged (mean age 56.4 ± 0.97) and old (mean age 72.7 ± 0.59) patients undergoing cardiac surgery, CD34 +/− cells were isolated, and NOD‐scid‐IL2rγ null (NSG) mice were reconstituted. Three months following reconstitution, the animals were examined at baseline or subjected to coronary artery ligation (MI). Younger patient cells exhibited greater repopulation capacity in the BM, blood, and spleen as well as greater lymphoid cell production. Following MI, CD34 + cell age impacted donor and host cellular responses. Mice reconstituted with younger CD34 + cells exhibited greater human CD45 + recruitment to the heart compared to mice reconstituted with old cells. Increased cellular responses were primarily driven by T‐cell recruitment, and these changes corresponded with greater human IFNy levels and reduced mouse IL‐1β in the heart. Age‐dependent changes in BM function led to significantly lower survival, increased infarct expansion, impaired host cell responses, and reduced function by 4w post‐MI. In contrast, younger CD34 + cells helped to limit remodeling and preserve function post‐MI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».