Purification and Characterization of Schwann Cells from Adult Human Skin and Nerve
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite its modest capacity for regeneration, peripheral nervous system injury often results in significant long-term disability. Supplementing peripheral nervous system injury with autologous Schwann cells (SCs) may serve to rejuvenate the postinjury environment to enhance regeneration and ultimately improve functional outcomes. However, human nerve-derived SC (hN-SC) collection procedures require invasive surgical resection. Here, we describe the characterization of SCs from adult human skin (hSk-SCs) of four male donors ranging between 27 and 46 years old. Within five weeks of isolating and culturing adherent mixed skin cells, we were able to obtain 3–5 million purified SCs. We found that hSk-SCs appeared transcriptionally indistinguishable from hN-SCs with both populations exhibiting expression of SC genes including:SOX10,SOX9,AP2A1,CDH19,EGR1,ETV5,PAX3,SOX2,CX32,DHH,NECL4,NFATC4,POU3F1,S100B, andYY1. Phenotypic analysis of hSk-SCs and hN-SCs cultures revealed highly enriched populations of SCs indicated by the high percentage of NES+ve, SOX10+ve, s100+veand p75+vecells, as well as the expression of a battery of other SC-associated proteins (PAX3, CDH19, ETV5, SOX2, POU3F1, S100B, EGR2, and YY1). We further show that both hSk-SCs and hN-SCs are capable of promoting axonal growth to similar degrees and that a subset of both associate with regenerating axons and form myelin following transplantation into the injured mouse sciatic nerve. Interestingly, although the majority of both hSk-SCs and hN-SCs maintained SOX10 immunoreactivity following transplant, only a subset of each activated the promyelinating factor, POU3F1, and were able to myelinate. Taken together, we demonstrate that adult hSk-SCs are genetically and phenotypically indistinguishable to hN-SCs.
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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) | 0,002 | 0,002 |
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 ».