Effects of human neural stem cell transplantation in canine spinal cord hemisection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Previous works have reported that the transplantation of neural stem cells (NSCs) may improve functional recovery after spinal cord injury (SCI), but these results have been mainly obtained in rat models. In the present work, the authors sought to determine whether the transplantation of human NSCs improves functional outcome in a canine SCI model and whether transplanted NSCs survive and differentiate. METHODS: Human NSCs (HB1. F3 clone) were used in this work. Lateral hemisection at the L2 level was performed in dogs and either (1) Matrigel (200 microl) alone as a growth-promoting matrix or (2) Matrigel seeded with human NSCs (10(7) cells/200 microl) were transplanted into hemisected gaps. Using a canine hind limb locomotor scale, functional outcomes were assessed over 12 weeks. Immunofluorescence staining was performed to examine cell survival, differentiation and axonal regeneration. RESULTS: Compared with dogs treated with Matrigel alone, dogs treated with Matrigel + human NSCs showed significantly better functional recovery (10.3 +/- 0.7 versus 15.6 +/- 0.7, respectively, at 12 weeks; p<0.05). Human nuclei-positive cells were found mainly near hemisected areas in dogs treated with Matrigel + NSCs. In addition, colocalization of human nuclei and neuronal nuclei or myelin basic protein was clearly observed. Moreover, the Matrigel + NSC group showed more ascending sensory axon regeneration. CONCLUSIONS: The transplantation of human NSCs has beneficial effects on functional recovery after SCI, and these NSCs were found to differentiate into mature neurons and/or oligodendrocytes. These results provide baseline data for future clinical applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».