CNS Progenitor Cells Promote a Permissive Environment for Neurite Outgrowth via a Matrix Metalloproteinase-2-Dependent Mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Transplantation of progenitor cells to the CNS has shown promise in neuronal and glial replacement and as a means of rescuing host neurons from apoptosis. Here we examined the effect of progenitor grafts on neurite extension in the degenerating retina of rd1 (retinal degeneration 1) mice. Transplantation of retinal progenitor cells induced increased matrix metalloproteinase-2 (MMP2) secretion, partly from activated glial cells, which was then activated by neuronally expressed MMP14. Active MMP2 resulted in proteolysis of the neurite outgrowth inhibitors CD44 and neurocan in the degenerative retina, allowing significantly increased neurite outgrowth across the border between abutting nondystrophic and rd1 retinas. Progenitor-induced enhancement of outgrowth was abrogated by an MMP inhibitor or by coculture with retinal explants from MMP2-/- mice. This study provides the first identification of an MMP2-dependent mechanism by which exogenous progenitor cells alter the host environment to promote neural regeneration. This suggests a novel therapeutic role for progenitor cells in the treatment of CNS degenerative diseases.
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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 ».