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Enregistrement W4405963592 · doi:10.7150/thno.105729

Shear stress unveils patient-specific transcriptional signatures in PAH: Towards personalized molecular diagnostics

2024· article· en· W4405963592 sur OpenAlex
Corey Wittig, Xiaoke Pan, Jurjan Aman, Harm Jan Bogaard, Paul B. Yu, Wolfgang M. Kuebler, Katharina Baum, Robert Szulcek

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTheranostics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational biologyMedicineNanotechnologyChemistryBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale: Pulmonary arterial hypertension (PAH) is a life-threatening disorder characterized by increased pulmonary blood pressures and regional inhomogeneities in flows, with diagnostic and treatment challenges arising from diverse underlying pathogenic mechanisms.Conventional in vitro models often obscure the mechanistic nuances of PAH by failing to replicate the dynamic mechanical environment of the diseased lung, limiting the identification of specific molecular patterns.To address this, we employed an in vitro shear stress model simulating physiological or pathological conditions to explore the transcriptional heterogeneity of human pulmonary microvascular endothelial cells (hPMECs) from PAH patients and healthy controls within their respective biomechanical context.Methods & Results: hPMECs from PAH patients and controls were exposed to static, low shear stress (LSS), and high shear stress (HSS) conditions, followed by bulk RNA-sequencing.While increasing shear stress resulted in a greater number of differentially expressed genes, traditional grouped analysis showed minimal overall transcriptional differences.Further, pathway enrichment analysis indicated common shear-induced responses in both groups, suggesting that standard analysis methods may mask meaningful disease-specific changes.Crucially, detailed dimensionality reduction analyses revealed pronounced inter-patient variability among PAH donors in response to increasing shear stress, facilitating the identification of 398 genes driving this transcriptional heterogeneity.Unsupervised clustering of these high-variability genes enabled the sub-classification of patients based on their unique transcriptomic profiles, each linked to specific combinations of PAH associated pathogenic pathways such as mesenchymal transition, inflammation, metabolism, extracellular matrix remodeling, and cell cycle/DNA damage signaling.Importantly, re-analysis of published peripheral blood mononuclear cell (PBMC) omics data from PAH patients Ivyspring International Publisher confirmed the clinical feasibility to utilize these high-variability genes as a non-invasive, accessible approach for molecular patient stratification.Conclusion: Our study uncovers patient-specific transcriptomic patterns in PAH, providing a novel molecular sub-classification strategy.These findings represent a significant step toward personalized molecular diagnostics in PAH and eventual therapeutic interventions for clinically well-defined PAH patients, with potential applications in clinically accessible cell populations such as PBMCs.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,251 · 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