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Enregistrement W4389330280 · doi:10.1093/ehjopen/oead128

Mapping microarchitectural degeneration in the dilated ascending aorta with <i>ex vivo</i> diffusion tensor imaging

2023· article· en· W4389330280 sur OpenAlexafffund
Mofei Wang, Justin A. Ching-Johnson, Hao Yin, Caroline O’Neil, Alex X. Li, Michael Chu, Robert Bartha, J. Geoffrey Pickering

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic Disease and Treatment Approaches
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchulich School of Medicine and DentistryCanadian Institutes of Health ResearchSchulich School of Medicine and Dentistry, Western UniversityMarfan Foundation
Mots-clésFractional anisotropyDiffusion MRIElastinAscending aortaAortaEx vivoThoracic aortaAnatomyMagnetic resonance imagingMedicineChemistryPathologyInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims Thoracic aortic aneurysms (TAAs) carry a risk of catastrophic dissection. Current strategies to evaluate this risk entail measuring aortic diameter but do not image medial degeneration, the cause of TAAs. We sought to determine if the advanced magnetic resonance imaging (MRI) acquisition strategy, diffusion tensor imaging (DTI), could delineate medial degeneration in the ascending thoracic aorta. Methods and results Porcine ascending aortas were subjected to enzyme microinjection, which yielded local aortic medial degeneration. These lesions were detected by DTI, using a 9.4 T MRI scanner, based on tensor disorientation, disrupted diffusion tracts, and altered DTI metrics. High-resolution spatial analysis revealed that fractional anisotropy positively correlated, and mean and radial diffusivity inversely correlated, with smooth muscle cell (SMC) and elastin content (P < 0.001 for all). Ten operatively harvested human ascending aorta samples (mean subject age 61.6 ± 13.3 years, diameter range 29–64 mm) showed medial pathology that was more diffuse and more complex. Nonetheless, DTI metrics within an aorta spatially correlated with SMC, elastin, and, especially, glycosaminoglycan (GAG) content. Moreover, there were inter-individual differences in slice-averaged DTI metrics. Glycosaminoglycan accumulation and elastin degradation were captured by reduced fractional anisotropy (R2 = 0.47, P = 0.043; R2 = 0.76, P = 0.002), with GAG accumulation also captured by increased mean diffusivity (R2 = 0.46, P = 0.045) and increased radial diffusivity (R2 = 0.60, P = 0.015). Conclusion Ex vivo high-field DTI can detect ascending aorta medial degeneration and can differentiate TAAs in accordance with their histopathology, especially elastin and GAG changes. This non-destructive window into aortic medial microstructure raises prospects for probing the risks of TAAs beyond lumen dimensions.

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)0,001
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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