Collagen-Based Matrices Improve the Delivery of Transplanted Circulating Progenitor Cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Collagen delivery matrices have been reported to improve the results of cell therapy, but knowledge of their mechanisms of action is limited. To evaluate whether a collagen matrix improves early engraftment posttransplantation, 2-[(18)F]fluoro-2-deoxy-d-glucose ((18)F-FDG) was used to label transplanted circulating progenitor cells (CPCs) and track them in vivo with positron-emission tomography. METHODS AND RESULTS: Efficiency of (18)F-FDG cell labeling was CPC-concentration dependent (r=0.61, P<0.001) but not (18)F-FDG-dose dependent. Labeled human CPCs (2x10(6)) were injected with or without a collagen-based matrix in the ischemic hind limb of rats (n=12 per group) 2 weeks after femoral artery ligation. Imaging of labeled cells, acquired by small animal positron-emission tomography at 150 minutes postinjection, revealed greater CPC retention in the ischemic hind limb and less nonspecific leakage to other tissues (retention ratio, 0.44+/-0.08) when CPCs were delivered within the matrix, compared with cells injected alone (0.22+/-0.13, P=0.040) and with (18)F-FDG injected with or without the matrix (0.10+/-0.05 and 0.11+/-0.05, respectively, P<0.005). Tissue radionuclide biodistribution was performed after completion of positron-emission tomography imaging. When (18)F-FDG-labeled cells were injected with the collagen matrix, accumulation was significantly increased (by 69.6%, P=0.021) in the target ischemic hind limb muscle and significantly reduced (by 14.8% to 31.4%, P<0.05) in nonspecific tissues, compared with cells injected alone. Histology confirmed the increased retention in target tissue associated with the matrix. CONCLUSIONS: Early posttransplantation, a collagen matrix enhances progenitor cell retention and limits distribution to nonspecific tissues, as measured by the use of (18)F-FDG labeled cells and positron-emission tomography imaging and confirmed by biodistribution and histology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 ».