Using human induced pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes to understand the mechanisms driving cardiomyocyte maturation
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases are the leading cause of mortality and reduced quality of life globally. Human induced pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes (hiPSC-CMs) provide a personalized platform to study inherited heart diseases, drug-induced cardiac toxicity, and cardiac regenerative therapy. However, the immaturity of CMs obtained by current strategies is a major hurdle in utilizing hiPSC-CMs at their fullest potential. Here, the major findings and limitations of current maturation methodologies to enhance the utility of hiPSC-CMs in the battle against a major source of morbidity and mortality are reviewed. The most recent knowledge of the potential signaling pathways involved in the transition of fetal to adult CMs are assimilated. In particular, we take a deeper look on role of nutrient sensing signaling pathways and the potential role of cap-independent translation mediated by the modulation of mTOR pathway in the regulation of cardiac gap junctions and other yet to be identified aspects of CM maturation. Moreover, a relatively unexplored perspective on how our knowledge on the effects of preterm birth on cardiovascular development can be actually utilized to enhance the current understanding of CM maturation is examined. Furthermore, the interaction between the evolving neonatal human heart and brown adipose tissue as the major source of neonatal thermogenesis and its endocrine function on CM development is another discussed topic which is worthy of future investigation. Finally, the current knowledge regarding transcriptional mediators of CM maturation is still limited. The recent studies have produced the groundwork to better understand CM maturation in terms of providing some of the key factors involved in maturation and development of metrics for assessment of maturation which proves essential for future studies on in vitro PSC-CMs maturation.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».