Characterization of Mesenchymal Stem Cell-Like Cells Derived From Human iPSCs via Neural Crest Development and Their Application for Osteochondral Repair
Notice bibliographique
Résumé
Mesenchymal stem cells (MSCs) derived from induced pluripotent stem cells (iPSCs) are a promising cell source for the repair of skeletal disorders. Recently, neural crest cells (NCCs) were reported to be effective for inducing mesenchymal progenitors, which have potential to differentiate into osteochondral lineages. Our aim was to investigate the feasibility of MSC-like cells originated from iPSCs via NCCs for osteochondral repair. Initially, MSC-like cells derived from iPSC-NCCs (iNCCs) were generated and characterized in vitro. These iNCC-derived MSC-like cells (iNCMSCs) exhibited a homogenous population and potential for osteochondral differentiation. No upregulation of pluripotent markers was detected during culture. Second, we implanted iNCMSC-derived tissue-engineered constructs into rat osteochondral defects without any preinduction for specific differentiation lineages. The implanted cells remained alive at the implanted site, whereas they failed to repair the defects, with only scarce development of osteochondral tissue in vivo. With regard to tumorigenesis, the implanted cells gradually disappeared and no malignant cells were detected throughout the 2-month follow-up. While this study did not show that iNCMSCs have efficacy for repair of osteochondral defects when implanted under undifferentiated conditions, iNCMSCs exhibited good chondrogenic potential in vitro under appropriate conditions. With further optimization, iNCMSCs may be a new source for tissue engineering of cartilage.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».