Coupling erythropoietin secretion to mesenchymal stromal cells enhances their regenerative properties
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Mesenchymal stromal cells (MSCs) possess intrinsic features that identify them as useful for treating ischaemic syndromes. Poor in vivo survival/engraftment of MSCs, however, limits their overall effectiveness. In this work, we tested whether genetically engineering MSCs to secrete erythropoietin (Epo) could represent a better therapeutic platform than MSCs in their native form. METHODS AND RESULTS: MSCs from C57Bl/6 mice were retrovirally transduced with either an empty vector or one that causes the production of Epo and were then analysed for the alterations in angiogenic and survival potential. Using a mouse model of myocardial infarction (MI), the regenerative potential of null MSCs and Epo-overexpressing MSCs (Epo+MSCs) was assessed using serial echocardiogram and invasive haemodynamic measurements. Infarct size, capillary density and neutrophil influx were assessed using histologic techniques. Using in vitro assays coupled with an in vivo Matrigel plug assay, we demonstrate that engineering MSCs to express Epo does not alter their immunophenotype or plasticity. However, relative to mock-modified MSCs [wild-type (WT)-MSCs], Epo+MSCs are more resilient to apoptotic stimuli and initiate a more robust host-derived angiogenic response. We also identify and characterize the autocrine loop established on MSCs by having them secrete Epo. Furthermore, in a murine model of MI, animals receiving intracardiac injections of Epo+MSCs exhibited significantly enhanced cardiac function compared with WT-MSCs and saline-injected control animals post-MI, owing to the increased myocardial capillary density and the reduced neutrophilia. CONCLUSION: Epo overexpression enhances the cellular regenerative properties of MSCs by both autocrine and paracrine pathways.
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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 ».