Engineering personalized neural tissue by combining induced pluripotent stem cells with fibrin scaffolds
Notice bibliographique
Résumé
Induced pluripotent stem cells (iPSCs) are generated from adult somatic cells through the induction of key transcription factors that restore the ability to become any cell type found in the body. These cells are of interest for tissue engineering due to their potential for developing patient-specific therapies. As the technology for generating iPSCs advances, it is important to concurrently investigate protocols for the efficient differentiation of these cells to desired downstream phenotypes in combination with biomaterial scaffolds as a way of engineering neural tissue. For such applications, the generation of neurons within three dimensional fibrin scaffolds has been well characterized as a cell-delivery platform for murine embryonic stem cells (ESCs) but has not yet been applied to murine iPSCs. Given that iPSCs have been reported to differentiate less effectively than ESCs, a key objective of this investigation is to maximize the proportion of iPSC-derived neurons in fibrin through the choice of differentiation protocol. To this end, this study compares two EB-mediated protocols for generating neurons from murine iPSCs and ESCs: an 8 day 4-/4+ protocol using soluble retinoic acid in the last 4 days and a 6 day 2-/4+ protocol using soluble retinoic acid and the small molecule sonic hedgehog agonist purmorphamine in the last 4 days. EBs were then seeded in fibrin scaffolds for 14 days to allow further differentiation into neurons. EBs generated by the 2-/4+ protocol yielded a higher percentage of neurons compared to those from the 4-/4+ protocol for both iPSCs and ESCs. The results demonstrate the successful translation of the fibrin-based cell-delivery platform for use with murine iPSCs and furthermore that the proportion of neurons generated from murine iPSC-derived EBs seeded in fibrin can be maximized using the 2-/4+ differentiation protocol. Together, these findings validate the further exploration of 3D fibrin-based scaffolds as a method of delivering neuronal cells derived from iPSCs - an important step toward the development of iPSC-based tissue engineering strategies for spinal cord injury repair.
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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 | 0,000 |
| 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 ».