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Enregistrement W2579775660 · doi:10.1038/srep40748

Tracking of Mesenchymal Stem Cells with Fluorescence Endomicroscopy Imaging in Radiotherapy-Induced Lung Injury

2017· article· en· W2579775660 sur OpenAlexafffund
Jessica R. Perez, Norma Ybarra, Frédéric Chagnon, Monica Serban, Sangkyu Lee, Jan Seuntjens, Olivier Lesur, Issam El Naqa

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de SherbrookeMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEndomicroscopyMesenchymal stem cellFluorescence-lifetime imaging microscopyPathologyLungIn vivoStem cellMedicineFluorescenceBiomedical engineeringBiologyConfocalCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mesenchymal stem cells (MSCs) have potential for reducing inflammation and promoting organ repair. However, limitations in available techniques to track them and assess this potential for lung repair have hindered their applicability. In this work, we proposed, implemented and evaluated the use of fluorescence endomicroscopy as a novel imaging tool to track MSCs in vivo. MSCs were fluorescently labeled and injected into a rat model of radiation-induced lung injury via endotracheal (ET) or intravascular (IV) administration. Our results show that MSCs were visible in the lungs with fluorescence endomicroscopy. Moreover, we developed an automatic cell counting algorithm to quantify the number of detected cells in each condition. We observed a significantly higher number of detected cells in ET injection compared to IV and a slight increase in the mean number of detected cells in irradiated lungs compared to control, although the latter did not reach statistical significance. Fluorescence endomicroscopy imaging is a powerful new minimally invasive and translatable tool that can be used to track and quantify MSCs in the lungs and help assess their potential in organ repair.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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