Exploring Endothelial Colony-Forming Cells to Better Understand the Pathophysiology of Disease: An Updated Review
Notice bibliographique
Résumé
Endothelial cell (EC) dysfunction has been implicated in a variety of pathological conditions. The collection of ECs from patients is typically conducted postmortem or through invasive procedures, such as surgery and interventional procedures, hampering efforts to clarify the role of ECs in disease onset and progression. In contrast, endothelial colony-forming cells (ECFCs), also termed late endothelial progenitor cells, late outgrowth endothelial cells, blood outgrowth endothelial cells, or endothelial outgrowth cells, are obtained in a minimally invasive manner, namely, by the culture of human peripheral blood mononuclear cells in endothelial growth medium. ECFCs resemble mature ECs phenotypically, genetically, and functionally, making them excellent surrogates for ECs. Numerous studies have been performed that examined ECFC function in conditions such as coronary artery disease, diabetes mellitus, hereditary hemorrhagic telangiectasia, congenital bicuspid aortic valve disease, pulmonary arterial hypertension, venous thromboembolic disease, and von Willebrand disease. Here, we provide an updated review of studies using ECFCs that were performed to better understand the pathophysiology of disease. We also discuss the potential of ECFCs as disease biomarkers and the standardized methods to culture, quantify, and evaluate ECFCs and suggest the future direction of research in this field.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».