Losartan Enhances the Success of Myoblast Transplantation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Duchenne muscular dystrophy is a recessive X-linked genetic disease caused by dystrophin gene mutations. Cell therapy can be a potential approach aiming to introduce a functional dystrophin in the dystrophic patient myofibers. However, this strategy produced so far limited results. Transforming growth factor-β (TGF-β) is a negative regulator of skeletal muscle development and is responsible for limiting myogenic regeneration. The combination of TGF-β signaling inhibition with myoblast transplantation can be an effective therapeutic approach in dystrophin-deficient patients. Our aim was to verify whether the success of human myoblast transplantation in immunodeficient dystrophic mice is enhanced with losartan, a molecule that downregulates TGF-β expression. In vitro, blocking TGF-β activity with losartan increased proliferation and fusion and decreased apoptosis in human myoblasts. In vivo, human myoblasts were transplanted in mice treated with oral losartan. Immunodetection of human dystrophin in tibialis anterior cross sections 1 month posttransplantation revealed more human dystrophin-positive myofibers in these mice than in nontreated dystrophic mice. Thus, blocking the TGF-β signal with losartan treatment improved the success of myoblast transplantation probably by increasing myoblast proliferation and fusion, decreasing macrophage activation, and changing the expression of myogenic regulator factors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle