Progress in myoblast transplantation: a potential treatment of dystrophies
Notice bibliographique
Résumé
Myoblast transplantation (MT) consists of injecting normal or genetically modified myogenic cells into muscles, where they are expected to fuse and form mature fibers. As an experimental approach to treat severe genetic muscle diseases, MT was tested in dystrophic patients at the beginning of the 1990s. Although these early clinical trials were unsuccessful, MT has progressed through the research on animal models. Many factors that may condition the success of MT were identified in the last years. The present review updates our knowledge on MT and describes the different problems that have limited its success. Factors that were first underestimated, like the specific immune response after MT, are presently well characterized. Destruction of the hybrid fibers by activated T-lymphocytes and production of antibodies against the transplanted myoblasts take place after MT and are responsible for the graft rejection. The choice of the immunosuppression seems to be very important, and FK506 is the best agent known to allow the best results after MT. Under FK506 immunosuppression, very efficient MT were obtained both in mice and monkeys. Moreover, in dystrophic mice it was demonstrated that MT ameliorates some phenotypical characteristics of the disease. The improvement of the survival of the transplanted cells and the increase of their migration into the injected tissue are presently under investigation. Some of the present research is directed also to bypass the immunosuppression by using the patient's own cells for MT. In this sense, efforts are conducted to introduce the normal gene into the patient's myoblasts before MT and to improve the ability of these cells to proliferate in vitro. Micros. Res. Tech. 48:213-222, 2000.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».