Transplanted Neurally Modified Bone Marrow–Derived Mesenchymal Stem Cells Promote Tissue Protection and Locomotor Recovery in Spinal Cord Injured Rats
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stem cell-based therapy for repair and replacement of lost neural cells is a promising treatment for central nervous system (CNS) diseases. Bone marrow (BM)-derived mesenchymal stem cells (MSCs) can differentiate into neural phenotypes and be isolated and expanded for autotransplantation with no risk of rejection. OBJECTIVE: The authors examined whether transplanted neurally induced human MSCs (NI hMSCs), developed by a new procedure, can survive, differentiate, and promote tissue protection and functional recovery in injured spinal cord (ISC) rats. METHODS: Neural induction was achieved by exposing cells simultaneously to inhibitors of DNA methylation, histone deacetylation, and pharmacological agents that increased cAMP levels. Three groups of adult female Sprague-Dawley rats were injected immediately rostral and caudal to the midline lesion with phosphate-buffered saline, MSCs, or NI hMSCs, 1 week after a spinal cord impact injury at T-8. Functional outcome was measured using the Basso Beattie Bresnahan (BBB) locomotor rating scale and thermal sensitivity test on a weekly basis up to 12 weeks postinjury. Graft integration and anatomy of spinal cord was assessed by stereological, histochemical, and immunohistochemical techniques. RESULTS: The transplanted NI hMSCs survived, differentiated, and significantly improved locomotor recovery of ISC rats. Transplantation also reduced the volume of lesion cavity and white matter loss. CONCLUSION: This method of hMSC modification may provide an alternative source of autologous adult stem cells for CNS repair.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».