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Enregistrement W4390982281 · doi:10.3389/fcell.2024.1298007

hiPSC-derived cardiomyocytes as a model to study the role of small-conductance Ca2+-activated K+ (SK) ion channel variants associated with atrial fibrillation

2024· review· en· W4390982281 sur OpenAlexafffund
Hosna Babini, Verónica Jiménez-Sábado, Ekaterina Stogova, Alia Arslanova, Mariam Butt, Saif Dababneh, Parisa Asghari, Edwin D.W. Moore, Tom W. Claydon, Nipavan Chiamvimonvat, Leif Hove‐Madsen, Glen F. Tibbits

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Children's HospitalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchMinisterio de Ciencia e InnovaciónBC Children's HospitalMichael Smith Health Research BCStem Cell NetworkNational Institutes of HealthChildren's Hospital Foundation
Mots-clésGenome-wide association studySingle-nucleotide polymorphismPotassium channelAtrial fibrillationSNPContext (archaeology)Genetic associationElectrophysiologyBioinformaticsIon channelNeuroscienceBiologyComputational biologyMedicineGeneticsInternal medicineGeneGenotypeReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atrial fibrillation (AF), the most common arrhythmia, has been associated with different electrophysiological, molecular, and structural alterations in atrial cardiomyocytes. Therefore, more studies are required to elucidate the genetic and molecular basis of AF. Various genome-wide association studies (GWAS) have strongly associated different single nucleotide polymorphisms (SNPs) with AF. One of these GWAS identified the rs13376333 risk SNP as the most significant one from the 1q21 chromosomal region. The rs13376333 risk SNP is intronic to the KCNN3 gene that encodes for small conductance calcium-activated potassium channels type 3 (SK3). However, the functional electrophysiological effects of this variant are not known. SK channels represent a unique family of K+ channels, primarily regulated by cytosolic Ca2+ concentration, and different studies support their critical role in the regulation of atrial excitability and consequently in the development of arrhythmias like AF. Since different studies have shown that both upregulation and downregulation of SK3 channels can lead to arrhythmias by different mechanisms, an important goal is to elucidate whether the rs13376333 risk SNP is a gain-of-function (GoF) or a loss-of-function (LoF) variant. A better understanding of the functional consequences associated with these SNPs could influence clinical practice guidelines by improving genotype-based risk stratification and personalized treatment. Although research using native human atrial cardiomyocytes and animal models has provided useful insights, each model has its limitations. Therefore, there is a critical need to develop a human-derived model that represents human physiology more accurately than existing animal models. In this context, research with human induced pluripotent stem cells (hiPSC) and subsequent generation of cardiomyocytes derived from hiPSC (hiPSC-CMs) has revealed the underlying causes of various cardiovascular diseases and identified treatment opportunities that were not possible using in vitro or in vivo studies with animal models. Thus, the ability to generate atrial cardiomyocytes and atrial tissue derived from hiPSCs from human/patients with specific genetic diseases, incorporating novel genetic editing tools to generate isogenic controls and organelle-specific reporters, and 3D bioprinting of atrial tissue could be essential to study AF pathophysiological mechanisms. In this review, we will first give an overview of SK-channel function, its role in atrial fibrillation and outline pathophysiological mechanisms of KCNN3 risk SNPs. We will then highlight the advantages of using the hiPSC-CM model to investigate SNPs associated with AF, while addressing limitations and best practices for rigorous hiPSC studies.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,246 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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