DIFFERENTIATION OF HUMAN UMBILICAL CORD MESENCHYMAL STEM CELLS INTO INSULIN PRODUCING BETA CELLS FOR DIABETIC THERAPY.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to evaluate the potential of using human umbilical cord tissue as a source of mesenchymal stem cells to differentiate into functional pancreatic -cells. Method: Umbilical Cord Mesenchymal Stem Cells (MSCs), which have a low risk of immune rejection, were isolated, cultured in-vitro and characterized by Flowcytometry and immunocytochemistry. Further they were differentiated successfully in-vitro into functional pancreatic -cells using H-DMEM (25 mM glucose/L) supplemented with -Mercaptoethanol (0.1 mM/L), b-Fibroblast growth factor (10 g/L), Taurine (10 mM/L) and Nicotinamide (10 mM/L). Results: Umbilical cord sample of 8 cm length yielded 1.5*10 5 0.5*10 5 cells after enzymatic digestion. These were passaged to confluence and were found by Flowcytometry to be CD-73 + , CD-90 + , CD-105 + , Vimentin + , CD-34 -, CD-45 -and HLA-DR -indicating that 95% of cells were MSCs. These were differentiated for 25 days and 20% stained positive for Dithizone, which is a specific marker for pancreatic beta cells. Insulin secreted in the medium was evaluated with and without glucose stimulation. Conclusion: It is evident from this work that Umbilical cord tissue which is easily and ethically available is suitable to isolate MSCs, which have a potential to differentiate into insulin secreting -cell invitro. These differentiated cells can be placed in-vivo either by Edmonton protocol into the pancreatic duct or embedded in omentum for managing both Type-1 and Type-2 Diabetes Mellitus. This is a promising treatment option, especially since recent literature proposes that pancreatic -cell apoptosis is the underlying cause of both these pathologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».