MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404359957 · doi:10.1161/circ.150.suppl_1.4142546

Abstract 4142546: Single-Nucleus RNA Sequencing Reveals Region-Specific Cell Composition and Transcriptional Variations in Cardiac Sarcoidosis

2024· article· en· W4404359957 sur OpenAlexaff
Meraj Neyazi, Yuri Kim, Kemar Brown, Syndi Barish, Joshua Gorham, Olivia Layton, Anissa Viveiros, Daniel M. DeLaughter, Martin Beyer, Viktoria Strohmenger, Daniel Reichart, Dawn E. Bowles, Carolyn Glass, Gavin Y. Oudit, Jonathan G. Seidman, Christine E. Seidman

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Biosensing Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac sarcoidosisNucleusRNASarcoidosisComputational biologyGeneticsGenePathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Sarcoidosis is a granulomatous disease of unknown cause that can affect any organ. Cardiac involvement, indicated by arrhythmias, conduction abnormalities, heart failure, and sudden cardiac death, occurs in about 5% of cases and accounts for 50% of sarcoid-related deaths. Yet, autopsy studies have found cardiac granulomas in 15-90% of patients. The localized nature of granulomas in the heart makes diagnosis difficult. Treatment usually includes immunosuppression and standard cardiac care, but neither is curative or prevents adverse outcomes. Research Questions: We aimed to enhance the understanding of cardiac sarcoidosis pathobiology by performing single-nucleus RNA sequencing on different regions of diseased hearts, focusing on immune dysregulation and the regional impact of granulomas on the myocardium. Methods: We used 10X Chromium V3 chemistry to investigate granulomatous, seemingly unaffected, and scarred regions within the same patients. We conducted a comparative analysis of samples from sarcoidosis patients, normal donor hearts, and patients with DCM due to their similar clinical phenotype. Results: A total of 608,235 nuclei from 21 sarcoidosis patients (41 samples), 12 control subjects (31 samples) and 29 DCM patients (66 samples) were analyzed in this study. On average, sarcoid samples showed fewer cardiomyocytes and pericytes, with more fibroblasts, myeloid, and lymphoid cells, compared to controls. Those sarcoid tissues with a control-like cardiomyocyte proportion displayed a significant reduction in pericytes (14.3% vs. 3.3%, p = 9.1e-9), suggesting microvascular dysfunction even in regions without granuloma and scarring. All sarcoid samples showed a marked increase in a lipogenic and extracellular matrix remodeling fibroblast state (2.6% vs. 10.7%, p = 2.7e-8). Granulomatous regions contained CHI3L1 and DCSTAMP-expressing granuloma-associated macrophages, as well as pro-inflammatory Th17-like T-cells, which have been implicated in various autoimmune diseases, and IL1R1+ Treg cells resembling exhausted Tregs, which have previously been described in tumor microenvironments. Conclusions: This comprehensive single-nucleus profiling highlights considerable regional heterogeneity in cardiac sarcoidosis. Understanding immune dysregulation and the spatial impact of granulomas on the myocardium may lead to optimized therapies for this understudied and potentially lethal disease, which currently has ineffective treatment options.

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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculationMême sujetAdvanced Biosensing Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207