Using a Neodymium Magnet to Target Delivery of Ferumoxide-Labeled Human Neural Stem Cells in a Rat Model of Focal Cerebral Ischemia
Notice bibliographique
Résumé
Efficiency of targeted delivery of stem cells via transplantation by intravenous injection is limited because of rapid clearance. Thus, more effective, newer methods are required. We hypothesized that combining the use of ferumoxide labeling and magnetic fields could enhance targeted delivery of stem cells. The effects of a magnetic field on proliferation, viability, and differentiation of human neural stem cells (NSCs) were determined in culture, and the results indicated that the difference between control and cultures exposed to a magnetic field were insignificant. To assess migration in vitro, ferumoxide-labeled cells were seeded into a culture dish that had a neodymium magnet below its center, and the labeled NSCs were found to aggregate above the magnet. To investigate targeted delivery of NSCs in vivo, rats were separated into three groups: ischemia only (IO), ischemia with injection of ferumoxide-labeled cells (IC), and ischemia with injection of labeled cells and magnet exposure (ICM). Twenty-four hours after middle cerebral artery occlusion (MCAo), labeled human NSCs were injected into the tail vein. Seven days after MCAo, ICM rats had a larger number and greater distribution of Prussian blue-positive NSCs as compared with controls. In addition, infarct volume in ICM rats was significantly reduced. Our study suggests that this use of a magnetic field may be useful for improving the efficacy of targeted migration of stem cells in stem-based cell therapy in ischemic brain injury.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».