Microgel Iron Oxide Nanoparticles for Tracking Human Fetal Mesenchymal Stem Cells Through Magnetic Resonance Imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Stem cell transplantation for regenerative medicine has made significant progress in various injury models, with the development of modalities to track stem cell fate and migration post-transplantation being currently pursued rigorously. Magnetic resonance imaging (MRI) allows serial high-resolution in vivo detection of transplanted stem cells labeled with iron oxide particles, but has been hampered by low labeling efficiencies. Here, we describe the use of microgel iron oxide (MGIO) particles of diameters spanning 100-750 nm for labeling human fetal mesenchymal stem cells (hfMSCs) for MRI tracking. We found that MGIO particle uptake by hfMSCs was size dependent, with 600-nm MGIO (M600) particles demonstrating three- to sixfold higher iron loading than the clinical particle ferucarbotran (33-263 versus 9.6-42.0 pg iron/hfMSC; p < .001). Cell labeling with either M600 particles or ferucarbotran did not affect either cellular proliferation or tri-lineage differentiation into osteoblasts, adipocytes, and chondrocytes, despite differences in gene expression on a genome-wide microarray analysis. Cell tracking in a rat photothrombotic stroke model using a clinical 1.5-T MRI scanner demonstrated the migration of labeled hfMSCs from the contralateral cortex to the stroke injury, with M600 particles achieving a five- to sevenfold higher sensitivity for MRI detection than ferucarbotran (p < .05). However, model-related cellular necrosis and acute inflammation limited the survival of hfMSCs beyond 5-12 days. The use of M600 particles allowed high detection sensitivity with low cellular toxicity to be achieved through a simple incubation protocol, and may thus be useful for cellular tracking using standard clinical MRI scanners.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle