Magnetic Resonance Imaging Tracking of Ferumoxytol-Labeled Human Neural Stem Cells: Studies Leading to Clinical Use
Notice bibliographique
Résumé
Numerous stem cell-based therapies are currently under clinical investigation, including the use of neural stem cells (NSCs) as delivery vehicles to target therapeutic agents to invasive brain tumors. The ability to monitor the time course, migration, and distribution of stem cells following transplantation into patients would provide critical information for optimizing treatment regimens. No effective cell-tracking methodology has yet garnered clinical acceptance. A highly promising noninvasive method for monitoring NSCs and potentially other cell types in vivo involves preloading them with ultrasmall superparamagnetic iron oxide nanoparticles (USPIOs) to enable cell tracking using magnetic resonance imaging (MRI). We report here the preclinical studies that led to U.S. Food and Drug Administration approval for first-in-human investigational use of ferumoxytol to label NSCs prior to transplantation into brain tumor patients, followed by surveillance serial MRI. A combination of heparin, protamine sulfate, and ferumoxytol (HPF) was used to label the NSCs. HPF labeling did not affect cell viability, growth kinetics, or tumor tropism in vitro, and it enabled MRI visualization of NSC distribution within orthotopic glioma xenografts. MRI revealed dynamic in vivo NSC distribution at multiple time points following intracerebral or intravenous injection into glioma-bearing mice that correlated with histological analysis. Preclinical safety/toxicity studies of intracerebrally administered HPF-labeled NSCs in mice were also performed, and they showed no significant clinical or behavioral changes, no neuronal or systemic toxicities, and no abnormal accumulation of iron in the liver or spleen. These studies support the clinical use of ferumoxytol labeling of cells for post-transplant MRI visualization and tracking.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».