Ultrasound-targeted microRNA-26a Therapy for Abdominal Aortic Aneurysms
Notice bibliographique
Résumé
Abdominal aortic aneurysms (AAA) affect ~5% of adults and are characterized by vessel inflammation, aortic smooth muscle cell (haSMC) depletion and extracellular matrix (ECM) degradation. microRNA-26a (miR-26a) regulates haSMC function but is reduced in human AAA. We induced targeted delivery of miR-26a or scrambled-control miR to the infrarenal aorta of a clinically relevant rat AAA model using ultrasound-targeted microbubble destruction (UTMD). An additional control group received no therapy. In-vitro, haSMCs were stimulated with the inflammatory interleukin-1β (IL-1β; 20ng/ml) and transfected with miR-26a, antimiR-26a and scrambled-control miR. In-vivo, UTMD of miR-26a downregulated inflammatory cytokines (IL-1β, IL-6 and TGF-β) and elastolytic enzymes (MMP-2 and MMP-9), leading to reduced ECM degradation and AAA dilation. In-vitro, miR-26a downregulated TGF-β signaling (SMAD1 and SMAD4) and differentiation markers (ACTA2 and TAGLN) but enhanced haSMC proliferation, which alludes to a phenotypic switch towards greater haSMC survival. Thus, this study demonstrates a promising miRNA-based UTMD therapy for AAA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».