Use of induced pluripotent stem cell derived neurons engineered to express BDNF for modulation of stressor related pathology
Notice bibliographique
Résumé
Combined cell and gene-based therapeutic strategies offer potential in the treatment of neurodegenerative and psychiatric conditions that have been associated with structural brain disturbances. In the present investigation, we used a novel virus-free re-programming method to generate induced pluripotent stem cells (iPSCs), and then subsequently transformed these cells into neural cells which over-expressed brain derived neurotrophic factor (BDNF). Importantly, the infusion of iPSC derived neural cells (as a cell replacement and gene delivery tool) and BDNF (as a protective factor) influenced neuronal outcomes. Specifically, intracerebroventricular transplantation of iPSC-derived neural progenitors that over-expressed BDNF reversed the impact of immune (lipopolysaccharide) and chronic stressor challenges upon subventricular zone adult neurogenesis, and the iPSC-derived neural progenitor cells alone blunted the stressor-induced corticosterone response. Moreover, our findings indicate that mature dopamine producing neurons can be generated using iPSC procedures and appear to be viable when infused in vivo. Taken together, these data could have important implications for using gene-plus-cell replacement methods to modulate stressor related pathology.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».