Growth Factor Coinjection Improves the Migration Potential of Monkey Myogenic Precursors without Affecting Cell Transplantation Success
Notice bibliographique
Résumé
Duchenne muscular dystrophy (DMD) is an inherited disease and a main target of myogenic cell transplantation (MT). After the failure of the first clinical trials with DMD patients, the poor migration of transplanted cells has been suspected to be a major problem for a more effective clinical application of MT. Previous investigations suggested that the quantity and dispersion of myofibers containing donor cell nuclei might be improved by increasing the migration of the transplanted cells outside the injection sites. Because the coinjection of motogenic factors with human myoblasts enhanced their intramuscular migration following MT in SCID mice, the present study aimed to investigate whether this approach was appropriate to increase MT success in muscles of nonhuman primates. In vitro studies indicated that IGF-1 or bFGF increased components of proteolytic systems involved in myoblast migration. In vitro and in vivo experiments also demonstrated that coinjection of bFGF or IGF-1 was able to improve monkey myogenic cell migration and invasion. Sixty hours after MT in skeletal muscle tissue, the migration distances reached by monkey myoblasts increased by nearly twofold when one of the growth factors was coinjected with the cells. However, long-term observations in adult monkeys suggest that promigratory treatments are not intrinsically sufficient to improve the success of MT. Even if short-term observations reveal that grafted cells are not always trapped inside the injection site and in spite of the fact that both factors enhanced transplanted cell migration, myofibers including grafted cell nuclei were still restrained to the injection trajectory without notable difference in their amount or their dispersion. The incapacity of transplanted cells to fuse with undamaged myofibers, which are located outside the injection sites, is a priority problem to solve in order to improve transplantation success and reduce the number of injections required for the treatment of DMD patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».