MicroRNAs and Metabolites in Serum Change after Chemotherapy: Impact on Hematopoietic Stem and Progenitor Cells
Notice bibliographique
Résumé
Hematopoietic regeneration after high dose chemotherapy necessitates activation of the stem cell pool. There is evidence that serum taken after chemotherapy comprises factors stimulating proliferation and self-renewal of CD34(+) hematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs)--however, the nature of these feedback signals is yet unclear. Here, we addressed the question if specific microRNAs (miRNAs) or metabolites are affected after high dose chemotherapy. Serum taken from the same patients before and after chemotherapy was supplemented for in vitro cultivation of HSPCs. Serum taken after chemotherapy significantly enhanced HSPC proliferation, better maintained a CD34(+) immunophenotype, and stimulated colony forming units. Microarray analysis revealed that 23 miRNAs changed in serum after chemotherapy--particularly, miRNA-320c and miRNA-1275 were down-regulated whereas miRNA-3663-3p was up-regulated. miRNA-320c was exemplarily inhibited by an antagomiR, which seemed to increase proliferation. Metabolomic profiling demonstrated that 44 metabolites were less abundant, whereas three (including 2-hydroxybutyrate and taurocholenate sulphate) increased in serum upon chemotherapy. Nine of these metabolites were subsequently tested for effects on HSPCs in vitro, but none of them exerted a clear concentration dependent effect on proliferation, immunophenotype and colony forming unit formation. Taken together, serum profiles of miRNAs and metabolites changed after chemotherapy. Rather than individually, these factors may act in concert to recruit HSPCs into action for hematopoietic regeneration.
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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) | 0,001 | 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 ».