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Enregistrement W4306319761 · doi:10.1093/eurheartj/ehac544.3010

Modeling cardiac fibroblast heterogeneity in fibrotic heart using human pluripotent stem cell derived epicardial cells

2022· article· en· W4306319761 sur OpenAlexaboutno aff
Satoshi Funakoshi, I F Fernandes, G K Keller

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCongenital heart defects research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduced pluripotent stem cellOrganoidMyocyteStem cellMedicineCell biologyHeart developmentHeart failureCardiac myocyteInternal medicineCardiologyBiologyEmbryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Our understanding of human cardiac pathophysiology is limited due to the scarcity of human heart samples. Model organisms do not faithfully recapitulate human physiology and pathophysiology to the extent that is needed. Therefore, human pluripotent stem cell (hPSC)-derived cardiac cells represent promising sources to overcome these limitations to studying heart diseases. Purpose To generate cardiac organoids mimicking the interaction between cardiomyocytes and non-cardiomyocytes in the developing heart and the postnatal pathological conditions. Method It has been well known that epicardium is a main source of non-cardiac cells in the developing heart. We therefore generated cardiac organoids by mixing hPSC-derived cardiomyocytes and hPSC-derived epicardium and test if they could mimic the developing heart and be applicable for modeling heart failure. Results We established a cardiac organoid system generated from human pluripotent stem cells that models the developing heart's early interactions, specifically the epicardial and non-myocyte development, as well as ventricular cardiomyocyte proliferation. Inside the cardiac organoids, epicardium spontaneously differentiated into CD90-positive cardiac fibroblasts expressing fibroblast markers, FN, COL1 and COL3, and CD90-negative smooth muscle cells (SMC) expressing SMC markers, ACTA2 and MYH11. Additionally, we observed the significant increase in cardiomyocyte proliferation in the cardiac organoids compared to in cardiomyocyte only aggregation (p<0.001). We then mature our cardiac organoids using our unique maturation method, the combination of PPARα agonist, dexamethasone, T3 hormone, and palmitate, generating metabolically mature cardiac organoids. These mature organoids recapitulated the phenotypic changes observed in the failing human heart when exposed to pathological stimuli, including fibrosis, metabolic changes, and increase in heart failure markers. We used single-cell transcriptomics to dissect the cellular heterogeneity of our organoids in a model of heart failure with comparisons to primary human data and revealed our organoids recapitulated in vivo human failing heart. This analysis allowed to confirm that our organoids contain a unique subpopulation of cardiac fibroblasts possessing reparative features, suggesting the recapitulation of in vivo heterogeneity in our model. Conclusions We successfully generated cardiac organoids mimicking the interaction between cardiomyocytes and non-cardiac cells. Our system enables the recapitulation of in vivo heterogeneity, providing a platform for the accurate understanding of heart development and disease in a dish. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Public grant(s) – National budget only. Main funding source(s): Canadian Institutes of Health Research (CIHR)

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
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