Myosin inhibitor reverses hypertrophic cardiomyopathy in genotypically diverse pediatric iPSC-cardiomyocytes to mirror variant correction
Notice bibliographique
Résumé
Pathogenic variants in MYH7 and MYBPC3 account for the majority of hypertrophic cardiomyopathy (HCM). Targeted drugs like myosin ATPase inhibitors have not been evaluated in children. We generate patient and variant-corrected iPSC-cardiomyocytes (CMs) from pediatric HCM patients harboring single variants in MYH7 (V606M; R453C), MYBPC3 (G148R) or digenic variants (MYBPC3 P955fs, TNNI3 A157V). We also generate CMs harboring MYBPC3 mono- and biallelic variants using CRISPR editing of a healthy control. Compared with isogenic and healthy controls, variant-positive CMs show sarcomere disorganization, higher contractility, calcium transients, and ATPase activity. However, only MYH7 and biallelic MYBPC3 variant-positive CMs show stronger myosin-actin binding. Targeted myosin ATPase inhibitors show complete rescue of the phenotype in variant-positive CMs and in cardiac Biowires to mirror isogenic controls. The response is superior to verapamil or metoprolol. Myosin inhibitors can be effective in genotypically diverse HCM highlighting the need for myosin inhibitor drug trials in pediatric HCM.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».