Living myocardial slices retain patient-specific features: Insights into etiology and therapeutic history
Notice bibliographique
Résumé
Background: findings correlate with clinical characteristics is unknown. This study aimed to evaluate whether LMS retain patient-specific functional and pathological characteristics, reflecting diverse etiologies, pharmacological regimens, and clinical interventions. Methods: = 138). Functional assessment of freshly prepared LMS included refractory period, stimulation threshold, force-frequency relationship, post pause potentiation, contractile force, alongside simultaneous optical recordings of calcium transients and action potentials. Variability and grouping analyses were conducted to identify features linked to patient-specific parameters, such as etiology and therapeutic history, including prior left ventricular assist device (LVAD) implantation and amiodarone usage. Results: LMS exhibited lower intrapatient variability (LMS from the same patient) compared to interpatient variability (LMS from different patients), confirming their ability to retain patient-specific functional properties. LMS from LVAD-treated patients exhibited reduced intrapatient variability and reduced diastolic tension, correlated with lower N-terminal pro-B-type natriuretic peptide levels. Stratification by etiology revealed distinct functional characteristics, including enhanced contractile force in titin-mutant LMS and a positive force-frequency relationship in ischemic cardiomyopathy-derived LMS. LMS derived from amiodarone-treated patients demonstrated prolonged action potential duration, reduced excitability at higher pacing frequencies, and enhanced post pause potentiation, reflecting the drug's established pharmacological effects. Conclusions: LMS effectively capture distinct functional parameters associated with patient-specific features. These findings establish LMS as a valuable translational platform for personalized cardiac research, therapeutic testing, and precision medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».