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Enregistrement W4403664703 · doi:10.1126/scirobotics.adm8233

Robotic manipulation of cardiomyocytes to identify gap junction modifiers for arrhythmogenic cardiomyopathy

2024· article· en· W4403664703 sur OpenAlexaff
Wenkun Dou, Guanqiao Shan, Qili Zhao, Manpreet Malhi, Aojun Jiang, Zhuoran Zhang, Andrés González-Guerra, Shaojie Fu, Junhui Law, Robert M. Hamilton, Juan A. Bernal, Yu Sun, Jason T. Maynes

Notice bibliographique

RevueScience Robotics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGap junctionInduced pluripotent stem cellCardiomyopathyGene knockdownBiomedical engineeringMedicineCell cultureBiologyCell biologyInternal medicineHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arrhythmogenic cardiomyopathy (ACM) is a leading cause of sudden cardiac death among young adults. Aberrant gap junction remodeling has been linked to disease-causative mutations in plakophilin-2 ( PKP2 ). Although gap junctions are a key therapeutic target, measurement of gap junction function in preclinical disease models is technically challenging. To quantify gap junction function with high precision and high consistency, we developed a robotic cell manipulation system with visual feedback from digital holographic microscopy for three-dimensional and label-free imaging of human induced pluripotent stem cell–derived cardiomyocytes (iPSC-CMs). The robotic system can accurately determine the dynamic height changes in the cells’ contraction and resting phases, microinject drug-treated healthy and diseased iPSC-CMs in their resting phase with constant injection depth across all cells, and deposit a membrane-impermeable dye that solely diffuses between cells through gap junctions for measuring the gap junction diffusion function. The robotic system was applied toward a targeted drug screen to identify gap junction modulators and potential therapeutics for ACM. Five compounds were found to dose-dependently enhance gap junction permeability in cardiomyocytes with PKP2 knockdown. In addition, PCO 400 (pinacidil) reduced beating irregularity in a mouse model of ACM expressing mutant PKP2 (R735X). These results highlight the utility of the robotic cell manipulation system to efficiently assess gap junction function in a relevant preclinical disease model, thus providing a technique to advance drug discovery for ACM and other gap junction–mediated diseases.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,308 · 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
GenreEmpirique

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'admission1
Résumé présentoui

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