Targeted Delivery of Neural Stem Cells to the Brain Using MRI-Guided Focused Ultrasound to Disrupt the Blood-Brain Barrier
Notice bibliographique
Résumé
Stem cell therapy is a promising strategy to treat neurodegenerative diseases, traumatic brain injury, and stroke. For stem cells to progress towards clinical use, the risks associated with invasive intracranial surgery used to deliver the cells to the brain, needs to be reduced. Here, we show that MRI-guided focused ultrasound (MRIgFUS) is a novel method for non-invasive delivery of stem cells from the blood to the brain by opening the blood brain barrier (BBB) in specific brain regions. We used MRI guidance to target the ultrasound beam thereby delivering the iron-labeled, green fluorescent protein (GFP)-expressing neural stem cells specifically to the striatum and the hippocampus of the rat brain. Detection of cellular iron using MRI established that the cells crossed the BBB to enter the brain. After sacrifice, 24 hours later, immunohistochemical analysis confirmed the presence of GFP-positive cells in the targeted brain regions. We determined that the neural stem cells expressed common stem cell markers (nestin and polysialic acid) suggesting they survived after transplantation with MRIgFUS. Furthermore, delivered stem cells expressed doublecortin in vivo indicating the stem cells were capable of differentiating into neurons. Together, we demonstrate that transient opening of the BBB with MRIgFUS is sufficient for transplantation of stem cells from the blood to targeted brain structures. These results suggest that MRIgFUS may be an effective alternative to invasive intracranial surgery for stem cell transplantation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».