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Enregistrement W4405311671 · doi:10.1016/j.omtn.2024.102426

Flow rate modulates focused ultrasound-mediated vascular delivery of microRNA

2024· article· en· W4405311671 sur OpenAlexafffund
Stephanie He, Davindra Singh, Brandon Helfield

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Nucleic Acids · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFonds de recherche du QuébecCanadian Cardiovascular SocietyCanada Research ChairsBurroughs Wellcome Fund
Mots-clésUltrasoundGene deliveryMedicineContrast-enhanced ultrasoundVasoconstrictionVasodilationGenetic enhancementCardiologyBiomedical engineeringRadiologyInternal medicineGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gene therapy targeting ischemic heart disease is a promising therapeutic avenue, but it is mostly restricted to viral-based delivery approaches which are limited due to off-target immunological responses. Focused ultrasound presents a non-viral, image-guided technique in which circulating intravascular microbubble contrast agents can reversibly enhance vascular permeability and gene penetration. Here, we explore the influence of flow rate on the microbubble-assisted delivery of miR-126, a potent pro-angiogenic biologic, using a custom acoustically coupled pressurized mesenteric artery model. We demonstrate that under the same ultrasound conditions, increased flow rates enhance microbubble-mediated cell permeability; yet, miR-126 delivery itself exhibits a negative correlation with increasing flow velocity. Post-ultrasound assays confirmed vessel vasoreactivity, maintaining vasoconstriction and vasodilation capacities. These findings underscore the critical role microbubble flow rate plays in focused ultrasound gene therapy, especially notable for applications in which blood velocity itself is a salient pathophysiological indicator of disease progression, including ischemia.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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