Microvessel co-transplantation improves poor remuscularization by hiPSC-cardiomyocytes in a complex disease model of myocardial infarction and type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
People with type 2 diabetes (T2D) are at a higher risk for myocardial infarction (MI) than age-matched healthy individuals. Here, we studied cell-based cardiac regeneration post MI in T2D rats modeling the co-morbid conditions in patients with MI. We recapitulated the T2D hallmarks and clinical aspects of diabetic cardiomyopathy using high-fat diet and streptozotocin in athymic rats, which were then subjected to MI and intramyocardial implantation of human induced pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes (hiPSC-CMs) with or without rat adipose-derived microvessels (MVs). hiPSC-CM alone engrafted poorly. Co-delivery of hiPSC-CMs with MVs yielded a smaller infarct area and a thicker left ventricle wall. Additionally, MVs robustly integrated into the infarcted hearts, improved the survival of hiPSC-CMs, and improved cardiac function. MV-conditioned media also promoted hiPSC-CM maturation in vitro, increasing cardiomyocyte (CM) size in an interleukin (IL)-6-dependent manner. Given the availability of MVs from human adipose tissue, MVs present great translational potential for the treatment of heart failure in people with T2D.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».