A bioprinted model of pregnant human uterine myometrium
Notice bibliographique
Résumé
Despite decades of research, complications associated with dysfunctional labor are leading causes of maternal and neonatal morbidity. Currently available experimental models are not sufficient to understand the complex mechanisms underlying human labor nor to test new therapeutic approaches. We sought to develop a bioprinted tissue model of pregnant human myometrium that replicates the morphological, contractile and molecular characteristics of native pregnant human uterine myometrium as a resource to accelerate basic discovery and pharmacological testing. We have utilized primary human uterine smooth muscle cells to bioprint myometrial tissue rings containing >75% viable cells with elongated, smooth muscle morphology. Immunofluorescence confirmed expression of smooth muscle markers (caldesmon, alpha smooth muscle actin, and smooth muscle myosin), contractile-associated proteins (oxytocin receptor, prostaglandin receptors and connexin-43), and steroid hormone receptors (estrogen and progesterone receptors) characteristic of pregnant human uterine myometrium. Bioprinted tissues contracted in response to physiological agonists oxytocin (p < 0.001), prostaglandin F 2α (p = 0.003), and prostaglandin E2 (p < 0.001), and relaxed in response to the nitric oxide donor S-nitrosoglutathione (p = 0.004). Further development of this model could provide an abundant and homogeneous tissue source to facilitate mechanistic studies and test agents to modulate labor.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».