Combination of Multifaceted Strategies to Maximize the Therapeutic Benefits of Neural Stem Cell Transplantation for Spinal Cord Repair
Notice bibliographique
Résumé
Neural stem cells (NSCs) possess therapeutic potentials to reverse complex pathological processes following spinal cord injury (SCI), but many obstacles remain that could not be fully overcome by NSC transplantation alone. Combining complementary strategies might be required to advance NSC-based treatments to the clinical stage. The present study was undertaken to examine whether combination of NSCs, polymer scaffolds, neurotrophin-3 (NT3), and chondroitinase, which cleaves chondroitin sulfate proteoglycans at the interface between spinal cord and implanted scaffold, could provide additive therapeutic benefits. In a rat hemisection model, poly(ɛ-caprolactone) (PCL) was used as a bridging scaffold and as a vehicle for NSC delivery. The PCL scaffolds seeded with F3 NSCs or NT3 overexpressing F3 cells (F3.NT3) were implanted into hemisected cavities. F3.NT3 showed better survival and migration, and more frequently differentiated into neurons and oligodendrocytes than F3 cells. Animals with PCL scaffold containing F3.NT3 cells showed the best locomotor recovery, and motor evoked potentials (MEPs) following transcranial magnetic stimulation were recorded only in PCL-F3.NT3 group in contralateral, but not ipsilateral, hindlimbs. Implantation of PCL scaffold with F3.NT3 cells increased NT3 levels, promoted neuroplasticity, and enhanced remyelination of contralateral white matter. Combining chondroitinase treatment after PCL-F3.NT3 implantation further enhanced cell migration and promoted axonal remodeling, and this was accompanied by augmented locomotor recovery and restoration of MEPs in ipsilateral hindlimbs. We demonstrate that combining multifaceted strategies can maximize the therapeutic benefits of NSC transplantation for SCI. Our results may have important clinical implications for the design of future NSC-based strategies.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».