Non-Viral Engineering of Skin Precursor-Derived Schwann Cells for Enhanced NT-3 Production in Adherent and Microcarrier Culture
Notice bibliographique
Résumé
Genetic engineering of stem cells and their derivatives has the potential to enhance their regenerative capabilities. Here, dendrimer- and lipofection-based approaches were used for non-viral neurotrophin-3 (NT-3) over-expression in Schwann cells differentiated from skin precursors (SKP-SCs). A variety of dendrimers were first tested for transfection efficiency on HEK 293T cells, with PAMAMNH2 G4 found most effective and used subsequently for SKP-SCs transfection. Plasmid-based expression resulted in increased NT-3 release from SKP-SCs in both adherent and microcarrier-based culture. In a proof-of-concept study, the microcarrier/SKP-SCs were implanted into the injured nerve, and transfected cells were shown to detach, integrate into the nerve tissue and associate with regenerating axons. Virus-free systems for transient neurotrophin expression are a feasible and biologically safe option to increase the therapeutic value of stem cells and stem cell-derived cells in nerve repair strategies. Further work to develop bioprocesses for expansion of SKP-SCs on microcarriers in bioreactors is still needed.
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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 ».