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Enregistrement W4392648303 · doi:10.1136/heartjnl-2024-bscmr.12

14 Myocardial sheetlet abnormality as a marker of sarcomere dysfunction in carriers of rare HCM-causing sarcomere gene variants before phenotypic conversion

2024· article· en· W4392648303 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of GlasgowBritish Heart FoundationScottish Government
Mots-clésSarcomereHypertrophic cardiomyopathyInternal medicineCardiologyMedicineSudden deathSudden cardiac deathMuscle hypertrophyCardiomyopathyHeart failureMyocyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is a common heritable cardiac muscle disease and a major cause of sudden cardiac death in young adults.<sup>1</sup> It is characterised by unexplained left ventricular hypertrophy (LVH), typically caused by rare gene variants affecting cardiac sarcomere.<sup>2</sup> Genetic screening identifies <b>asymptomatic sarcomere variant carriers before LVH develops, i.e. genotype-positive phenotype-negative G+P-(HCM) subjects</b> who require regular surveillance. However, current phenotyping is limited to the macroscopic scale. Diffusion tensor cardiovascular magnetic resonance (DT-CMR) non-invasively probes the <b>myocardial microstructure</b><i>in vivo,</i><sup>3</sup><b>characterising cardiomyocytes and their functional units (sheetlets)</b> and can provide new insights into the pathophysiology of HCM. We aimed to investigate if DT-CMR can detect abnormal myocardial microstructure in G+P-(HCM) subjects before phenotypic conversion. <h3>Materials and Methods</h3> <i>In-vivo</i> DT-CMR of mid-LV short axis slice was performed using stimulated echo acquisition mode sequence on a 3T Vida scanner<sup>3</sup> in G+P-(HCM) patients and healthy volunteers (HVOL). <b>G+P-(HCM) patients carried a HCM-causing sarcomere variant confirmed by Sanger sequencing and had maximal LV wall thickness (LVWT) &lt;13 mm on CMR</b>. This study was ethically approved (13/LO/1830). <h3>Results</h3> 25 G+P-(HCM) were matched with 20 HVOL for age and gender. There was no difference between the cohorts in the LVWT at the imaged by DT-CMR slice, LV volumes, mass, ejection fraction, systolic strain, native T1 and T2 values, ECV% and LGE%.<b> G+P-(HCM) subjects had significantly elevated second eigenvector angle (E2A), i.e. sheetlet angle when compared to HVOL</b>: diastolic E2A 18°(14–21) vs 15°(12–17) and systolic E2A 70°(±5) vs 64°(±5). There was no difference in sheetlet mobility, magnitude of diffusivity (mean diffusivity) or its anisotropy (fractional anisotropy). <h3>Discussion</h3> This is the first in human study demonstrating that in G+P-(HCM) patients myocardial sheetlet abnormality affects both diastole and systole and precedes irreversible changes (LVH and myocardial tissue alteration). This likely reflects primary sarcomere defect caused by rare gene variants, occurring early in the pathophysiological cascade of HCM development. E2A abnormality should be investigated further as a potential novel<b> pre-phenotypic imaging biomarker of sarcomere dysfunction in G+P-(HCM)</b> and a target for developing therapeutics aimed at mitigating phenotypic conversion before irreversible myocardial tissue changes occur. <h3>Conclusion</h3> DT-CMR detects myocardial sheetlet abnormality which precedes the development of irreversible phenotypic changes in G+P-(HCM) and may be an early and potentially modifiable marker of disease. <h3>Acknowledgements</h3> This study is supported by the British Heart Foundation (BHF programme grant RG 19/1/34160). We are also grateful to our collaborators Professor Sanjay Prasad, Dr Antonis Pantazis, Dr Tessa Homfray and Dr Deborah Morris-Rosendahl. <h3>References</h3> O’Mahony C, Jichi F, Pavlou M, Monserrat L, Anastasakis A, Rapezzi C, Biagini E, Gimeno JR, Limongelli G, McKenna WJ, Omar RZ, Elliott PM, Ortiz-Genga M, Fernandez X, Vlagouli V, Stefanadis C, Coccolo F, Sandoval MJO, Pacileo G, <i>et al</i>. A novel clinical risk prediction model for sudden cardiac death in hypertrophic cardiomyopathy (HCM Risk-SCD). <i>Eur Heart J</i>. 2014;<b>35</b>(30):2010–2020. Walsh R, Buchan R, Wilk A, John S, Felkin LE, Thomson KL, Chiaw TH, Loong CCW, Pua CJ, Raphael C, Prasad S, Barton PJ, Funke B, Watkins H, Ware JS, Cook SA. Defining the genetic architecture of hypertrophic cardiomyopathy: re-evaluating the role of non-sarcomeric genes. <i>Eur Heart J</i>. 2017;<b>38</b>(46):3461–3468. Nielles-Vallespin S, Khalique Z, Ferreira PF, de Silva R, Scott AD, Kilner P, McGill LA, Giannakidis A, Gatehouse PD, Ennis D, Aliotta E, Al-Khalil M, Kellman P, Mazilu D, Balaban RS, Firmin DN, Arai AE, Pennell DJ. Assessment of myocardial microstructural dynamics by in vivo diffusion tensor cardiac magnetic resonance. <i>J Am Coll Cardiol</i>. 2017;<b>69</b>(6):661–676.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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