Intravenous Administration of Adipose-Derived Stem Cell Protein Extracts Improves Neurological Deficits in a Rat Model of Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of adipose-derived stem cell (ADSC) substantially improves the neurological deficits during stroke by reducing neuronal injury, limiting proinflammatory immune responses, and promoting neuronal repair, which makes ADSC-based therapy an attractive approach for treating stroke. However, the potential risk of tumorigenicity and low survival rate of the implanted cells limit the clinical use of ADSC. Cell-free extracts from ADSC (ADSC-E) may be a feasible approach that could overcome these limitations. Here, we aim to explore the potential usage of ADSC-E in treating rat transient middle cerebral artery occlusion (tMCAO). We demonstrated that intravenous (IV) injection of ADSC-E remarkably reduces the ischemic lesion and number of apoptotic neurons as compared to other control groups. Although ADSC and ADSC-E treatment results in a similar degree of a long-term clinical beneficial outcome, the dynamics between two ADSC-based therapies are different. While the injection of ADSC leads to a relatively mild but prolonged therapeutic effect, the administration of ADSC-E results in a fast and pronounced clinical improvement which was associated with a unique change in the molecular signature suggesting that potential mechanisms underlying different therapeutic approach may be different. Together these data provide translational evidence for using protein extracts from ADSC for treating stroke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».