The Development of High-fidelity In Vitro Cardiomyocyte Models for Physiological Investigation and Pharmaceutical Testing
Notice bibliographique
Résumé
Cardiomyopathies, heart failure, and arrhythmias or conduction blockages impact millions of patients worldwide and are associated with marked increases in sudden cardiac death, decreased quality of life, and sequelae or complications. These pathologies stem from dysfunction in the contractile or conductive properties of the cardiomyocyte (CM), which is a focus of fundamental investigation, drug discovery, and therapeutic development. Separate from direct disease impact, pharmaceutical cardiotoxicity or lack of efficacy during both clinical trials and marketing is a leading reason for clinical trial failure or post-release drug recalls, ostensibly due to inadequate predictivity by existing animal or in vitro models. In terms of in vitro models, both animals and pluripotent stem cells offer sources of cardiomyocytes for such specific applications. Murine adult cardiomyocytes are a workhorse model for basic science but are physiologically delicate and degrade rapidly in culture; pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes (PSC-CMs) offer an inexhaustible source of human CMs but are immature in all aspects of functional physiology. Furthermore, with the advent of engineered tissues and lab-on-a-chip systems, certain well-established experimental workflows to address advanced or emergent physiology in situ or ex vivo have yet to be adapted to high-throughput or microfluidic applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».