Heart‐on‐a‐Chip Model of Epicardial–Myocardial Interaction in Ischemia Reperfusion Injury
Notice bibliographique
Résumé
Epicardial cells (EPIs) form the outer layer of the heart and play an important role in development and disease. Current heart-on-a-chip platforms still do not fully mimic the native cardiac environment due to the absence of relevant cell types, such as EPIs. Here, using the Biowire II platform, engineered cardiac tissues with an epicardial outer layer and inner myocardial structure are constructed, and an image analysis approach is developed to track the EPI cell migration in a beating myocardial environment. Functional properties of EPI cardiac tissues improve over two weeks in culture. In conditions mimicking ischemia reperfusion injury (IRI), the EPI cardiac tissues experience less cell death and a lower impact on functional properties. EPI cell coverage is significantly reduced and more diffuse under normoxic conditions compared to the post-IRI conditions. Upon IRI, migration of EPI cells into the cardiac tissue interior is observed, with contributions to alpha smooth muscle actin positive cell population. Altogether, a novel heart-on-a-chip model is designed to incorporate EPIs through a formation process that mimics cardiac development, and this work demonstrates that EPI cardiac tissues respond to injury differently than epicardium-free controls, highlighting the importance of including EPIs in heart-on-a-chip constructs that aim to accurately mimic the cardiac environment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».