Targeting Rat Brainstem Glioma Using Human Neural Stem Cells and Human Mesenchymal Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Brainstem gliomas are usually inoperable and have a dismal prognosis. Based on the robust tropisms of neural stem cells (NSC) and mesenchymal stem cells (MSC) to brain tumors, we compared the tumor-tropic migratory capacities of these stem cells and evaluated the therapeutic potential of genetically engineered human NSCs encoding cytosine deaminase (CD) and IFNbeta against brainstem gliomas. EXPERIMENTAL DESIGN: The directed migratory capacities of NSCs and MSCs to brainstem glioma (F98) were evaluated both in vitro and in vivo. The human NSCs (HB1.F3) and various human MSCs, such as bone marrow-derived MSCs (HM3.B10), adipose tissue-derived MSCs, and umbilical cord blood-derived MSCs, were tested. Human fibroblast cells (HFF-1) were used as the negative control. As a proof of concept, the bioactivity of HB1.F3-CD-IFNbeta was analyzed with a cell viability assay, and animals with brainstem gliomas were injected with HB1.F3-CD-IFNbeta cells followed by systemic 5-fluorocytosine treatment. RESULTS: In an in vitro modified Transwell migration assay and in vivo stem cell injection into established brainstem gliomas in rats, all the stem cells showed a significant migratory capacity compared with that of the control (P < 0.01). Histologic analysis showed a 59% reduction in tumor volume in the HB1.F3-CD-IFNbeta-treated group (P < 0.05). Apoptotic cells were increased 2.33-fold in animals treated with HB1.F3-CD-IFNbeta compared with the respective control groups (P < 0.01). CONCLUSION: The brainstem glioma-tropic migratory capacities of MSCs from various sources were similar to those of NSCs. Genetically engineered NSCs show therapeutic efficacy against brainstem gliomas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».