Epicardially secreted fibronectin drives cardiomyocyte maturation in 3D-engineered heart tissues
Notice bibliographique
Résumé
Ischemic heart failure is due to irreversible loss of cardiomyocytes. Preclinical studies showed that human pluripotent stem cell (hPSC)-derived cardiomyocytes could remuscularize infarcted hearts and improve cardiac function. However, these cardiomyocytes remained immature. Incorporating hPSC-derived epicardial cells has been shown to improve cardiomyocyte maturation, but the exact mechanisms are unknown. We posited epicardial fibronectin (FN1) as a mediator of epicardial-cardiomyocyte crosstalk and assessed its role in driving hPSC-derived cardiomyocyte maturation in 3D-engineered heart tissues (3D-EHTs). We found that the loss of FN1 with peptide inhibition F(pUR4), CRISPR-Cas9-mediated FN1 knockout, or tetracycline-inducible FN1 knockdown in 3D-EHTs resulted in immature cardiomyocytes with decreased contractile function, and inefficient Ca 2+ handling. Conversely, when we supplemented 3D-EHTs with recombinant human FN1, we could recover hPSC-derived cardiomyocyte maturation. Finally, our RNA-sequencing analyses found FN1 within a wider paracrine network of epicardial-cardiomyocyte crosstalk, thus solidifying FN1 as a key driver of hPSC-derived cardiomyocyte maturation in 3D-EHTs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».