UNRAVELING THE LUNG VASCULAR REMODELING IN PULMONARY HYPERTENSION USING A QUANTITATIVE DIGITAL PATHOLOGY SOFTWARE
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Pulmonary arterial hypertension (PAH) is a rare chronic life-threatening disorder, characterized by the elevation of the mean pulmonary arterial pressure above 20 mmHg at rest. Histologically, PAH induces lung vascular remodeling, with the thickening of vessel wall. The conventional histological analysis commonly used in non-clinical models to assess lung vascular remodeling relies on manual measurements of representative lung vessels and is time-consuming. We have developed a fully automated reader-independent software (MorphoQuant-Lung) to both specifically detect vessels and measure vascular wall components from a-SMA rat lung sections. Analysis was performed on monocrotaline-and Sugen/hypoxia-induced PH rat models, treated or not with Sildenafil. The software requires 3-5 minutes to detect up to 1500 vessels per section, classify them per size, quantify intima, media and wall thicknesses, and calculate their level of occlusion. A comparison of our digital analysis results with those of the pathologist’s conventional visual analysis was performed for wall thickness and lumen radius showing a strong correlation between the two techniques (r: 0.80 and r: 0.88) regardless of the rat model. In addition, the occlusion estimated by automated analysis also strongly correlated with the mean pulmonary arterial pressure and the pulmonary vascular resistance (r ranging from 0.71 to 0.83) in both rat models. The added value of the present digital analysis paves the way for a more in-depth understanding of the PAH physiopathology in preclinical research and provides a robust and reliable tool for efficient therapeutic drug development.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».