Inter‐microcarrier transfer and phenotypic stability of stem cell‐derived Schwann cells in stirred suspension bioreactor culture
Notice bibliographique
Résumé
Emerging bioreactor technologies offer an effective way for scaled-up production of large numbers of cells for cell therapy applications. One of the clinical paradigms where cell therapy can be an asset is restorative neurosciences. Nerve repair can benefit from the injections of stem cells and/or Schwann cells, acting as a source for axon myelination, myelin debris clearance, and trophic support. We have adapted microcarrier-based suspension bioreactor culture for Schwann cells (SCs) differentiated from a new stem cell source - skin-derived precursors (SKPs). SKP-derived SCs attach and grow on different types of microcarriers in both static and stirred culture, with Cytodex 3 and CultiSpher-S found most effective. Inter-microcarrier migration of SKP-SCs represents a key mechanism for rapid expansion and colonization in stirred suspension culture. We have shown that microcarrier-expanded SKP-SCs cells express Schwann cell markers p75-NTR, GFAP and S100 and retain their key ability to myelinate axons both in vitro and in vivo. Scaled-up microcarrier-based production of SKP-SCs in suspension bioreactors appears feasible for timely generation of sufficient cell numbers for nerve repair strategies.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».