Direct cellular reprogramming techniques for cardiovascular regenerative therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases remain a leading cause of hospitalization affecting approximately 38 million people worldwide. While pharmacological and revascularization techniques can improve the patient's survival and quality of life, they cannot help reversing myocardial infarction injury and heart failure. Direct reprogramming of somatic cells to cardiomyocyte and cardiac progenitor cells offers a new approach to cellular reprogramming and paves the way for translational regenerative medicine. Direct reprogramming can bypass the pluripotent stage with the potential advantage of non-immunogenic cell products, reduced carcinogenic risk, and no requirement for embryonic tissue. The process of directly reprogramming cardiac cells was first achieved through the overexpression of transcription factors such as GATA4, MEF2C, and TBX5. However, over the past decade, significant work has been focused on enhancing direct reprogramming using a mixture of transcription factors, microRNAs, and small molecules to achieve cardiac cell fate. This review discusses the evolution of direct reprogramming, recent progress in achieving efficient cardiac cell fate conversion, and describes the reprogramming mechanisms at a molecular level. We also explore various viral and non-viral delivery methods currently being used to aid in the delivery of reprogramming factors to improve efficiency. However, further studies will be needed to overcome molecular and epigenetic barriers to successfully achieve translational cardiac regenerative therapeutics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».