Patient-Specific 3D Heart-On-a-Chip Model of Dilated Cardiomyopathy with Embedded Bead-Based Mapping of Tissue Contractility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dilated cardiomyopathy (DCM) is the leading cause of heart transplantation, with a 50% risk of progression to heart failure within five years. Conventional disease modeling approaches fail to recapitulate the sophisticated function of the human heart. Alternatively, heart-on-a-chip (HOC) platforms enable real-time monitoring of disease progression and drug responses using miniaturized engineered heart tissues. Here, we developed a functional HOC model using patient-specific human induced pluripotent stem cells (hiPSCs), reprogrammed from the patients’ blood samples. The chip contains two cell-seeding chambers with flexible silicone pillars to support tissue formation. Healthy and DCM hiPSCs were differentiated into cardiomyocytes, combined with an optimized ratio of human cardiac fibroblasts, encapsulated in a fibrin/Geltrex hydrogel (containing fluorescent beads), and seeded in the device chambers. The tissue gradually compacted and started beating spontaneously. Immunofluorescence assay revealed structural abnormalities in DCM tissues, including reduced cell alignment and elongation. The tissue functional responses (e.g., calcium transients and beating) were investigated after 2 weeks of culture, revealing ventricular tachycardia in DCM tissue and highlighting functional hallmarks of the disease. Finally, the model was validated using a drug with known inotropic and chronotropic effects (i.e., norepinephrine). Our platform demonstrated great potential in drug screening, disease modeling, and personalized medicine.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».