A Proinflammatory Secretome Mediates the Impaired Immunopotency of Human Mesenchymal Stromal Cells in Elderly Patients with Atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inflammation plays a pivotal role in the initiation and progression of atherosclerosis (ATH). Due to their potent immunomodulatory properties, mesenchymal stromal cells (MSCs) are evaluated as therapeutic tools in ATH and other chronic inflammatory disorders. Aging reduces MSCs immunopotency potentially limiting their therapeutic utility. The mechanisms that mediate the effect of age on MSCs immune-regulatory function remain elusive and are the focus of this study. Human adipose tissue-derived MSCs were isolated from patients undergoing coronary artery bypass graft surgery. MSCs:CD4+T-cell suppression, a readout of MSCs’ immunopotency, was assessed in allogeneic coculture systems. MSCs from elderly subjects were found to exhibit a diminished capacity to suppress the proliferation of activated T cells. Soluble factors and, to a lesser extent, direct cell-cell contact mechanisms mediated the MSCs:T-cell suppression. Elderly MSCs exhibited a pro-inflammatory secretome with increased levels of interleukin-6 (IL-6), IL-8/CXCL8, and monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1/CCL2). Neutralization of these factors enhanced the immunomodulatory function of elderly MSCs. In summary, our data reveal that in contrast to young MSCs, MSCs from elderly individuals with ATH secrete high levels of IL-6, IL-8/CXCL8 and MCP-1/CCL2 which mediate their reduced immunopotency. Consequently, strategies aimed at targeting pro-inflammatory cytokines/chemokines produced by MSCs could enhance the efficacy of autologous cell-based therapies in the elderly.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».