Blood-Pool Stress MRI as a Tool for Identifying Early Biomarkers of Diabetic Heart Failure with Preserved Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
Microvascular dysfunction (mvD) has been implicated as the primary hallmark of several cardiac and inflammatory diseases (e.g., diabetes, heart failure), affecting millions of people worldwide. The onset and progression of microvascular disease is driven by vascular inflammation and is characterized by vascular smooth muscle cell thickening and impaired vasomodulation, resulting in reduced baseline perfusion and potentially leading to tissue damage. The ability to noninvasively assess microvascular dilation and constriction is essential to assessing intact microvascular function and dysfunction. Yet, conventional measurements based on catheterization and MRI blood oxygenation are invasive and not specific to changes in blood volume, respectively. While cardiac and skeletal muscle mvD have been predicted to be the origin of diabetic heart failure and heart failure with a preserved ejection fraction (HFpEF), current diagnostics are onlyutilized when the patient suffers from cardiac symptoms, at which point the microvascular system is already compromised. This requires a paradigm shift in diagnostics, focusing on the early detection of mvD prior to the onset of heart failure signs and symptoms. In this body of work, we propose that MRI can serve as a non-invasive imaging modality to diagnose mvD within the heart and skeletal muscle, which can offer an early diagnostic platform for diabetics who are at risk of developing HFpEF and other diabetic cardiomyopathies. By combining the use of an MRI blood-pool contrast agent, T1 – weighted imaging, and mild carbon dioxide as a vasodilator, we showcase a technology that can assess microvascular reactivity in bothcardiac and skeletal muscle. Evaluation in a non-genetically modified rat model of type II diabetesiii revealed that cardiac and skeletal muscle reactivity are compromised prior to any classical signs and symptoms of heart failure (e.g., diastolic dysfunction, hypertension, fibrosis). These findings were shortly followed by exercise intolerance and a reduction in oxygen saturation in skeletal muscle. Additionally, we show that sex-dependent differences exist from a young age and must be considered when developing diagnostic criteria for HFpEF. The studies presented in this thesis will pave the way for translating this diagnostic platform into a clinical setting, where patients suffering from type II diabetes and are prone to developing HFpEF can be diagnosed early and begin treatment, prior to exhibiting heart failure symptoms.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».