Improvement in Spinal Cord Injury-Induced Bladder Fibrosis Using Mesenchymal Stem Cell Transplantation into the Bladder Wall
Notice bibliographique
Résumé
Experiments on spinal cord injury (SCI) have largely focused on the transplantation of stem cells into injured spinal cords for motor recovery while neglecting to investigate bladder dysfunction. The present study was performed to investigate the effect of B10 human mesenchymal stem cells (hMSCs) directly transplanted into the bladder wall of SCI rats and to determine whether they are capable of inhibiting collagen deposition and improving cystometric parameters in SCI rats. Forty 6-week-old female Sprague-Dawley rats were divided into four groups (group 1: control, group 2: sham operated, group 3: SCI, group 4: SCI rats that received B10 cells). B10 cells were labeled with fluorescent magnetic nanoparticles (MNPs). Four weeks after the onset of SCI, MNP-labeled B10 cells were injected to the bladder wall. Serial magnetic resonance (MR) images were taken immediately after MNP-B10 injection and at 4 weeks posttransplantation. Voiding function was assessed at 4 weeks posttransplantation, and the bladder was harvested. Improvements in bladder fibrosis and bladder function were monitored by molecular MR imaging. Transplantation of B10 cells into the SCI rats markedly reduced their weights and collagen deposition. MR images showed a clear hypointense signal induced by the MNP-labeled B10 cells at 4 weeks posttransplantation. Transplanted B10 cells were found to differentiate into smooth muscle cells. The intercontraction interval decreased, and the maximal voiding pressure increased after SCI but recovered after B10 cell transplantation. Survival of B10 cells was found at 4 weeks posttransplantation using anti-human mitochondria antibody staining and MR imaging. The transplanted B10 cells inhibited bladder fibrosis and ameliorated bladder dysfunction in the rat SCI model. MSC-based cell transplantation may be a novel therapeutic strategy for bladder dysfunction in patients with SCI.
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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 | 0,000 | 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 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 ».