Tissue-Engineered Injectable Collagen-Based Matrices for Improved Cell Delivery and Vascularization of Ischemic Tissue Using CD133 <sup>+</sup> Progenitors Expanded From the Peripheral Blood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of stem and/or progenitor cells to achieve potent vasculogenesis in humans has been hindered by low cell numbers, implant capacity, and survival. This study investigated the expansion of CD133+ cells and the use of an injectable collagen-based tissue engineered matrix to support cell delivery and implantation within target ischemic tissue. METHODS AND RESULTS: Adult human CD133+ progenitor cells from the peripheral blood were generated and expanded by successive removal and culture of CD133- cell fractions, and delivered within an injectable collagen-based matrix into the ischemic hindlimb of athymic rats. Controls received injections of phosphate-buffered saline, matrix, or CD133+ cells alone. Immunohistochemistry of hindlimb muscle 2 weeks after treatment revealed that the number of CD133+ cells retained within the target site was >2-fold greater when delivered by matrix than when delivered alone (P<0.01). The transplanted CD133+ cells incorporated into vascular structures, and the matrix itself also was vascularized. Rats that received matrix and CD133+ cells demonstrated greater intramuscular arteriole and capillary density than other treatment groups (P<0.05 and P<0.01, respectively). CONCLUSIONS: Compared with other experimental approaches, treatment of ischemic muscle tissue with generated CD133+ progenitor cells delivered in an injectable collagen-based matrix significantly improved the restoration of a vascular network. This work demonstrates a novel approach for the expansion and delivery of blood CD133+ cells with resultant improvement of their implantation and vasculogenic capacity.
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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 ».