Exploiting the impact of the secretome of MSCs isolated from different tissue sources on neuronal differentiation and axonal growth
Notice bibliographique
Résumé
Cell transplantation using Mesenchymal stem cell (MSC) secretome have recently been presented as a possible free-based therapy for CNS related disorders. MSC secretome is rich in several bio-factors that act synergically towards the repair of damaged tissues, thus making it an ideal candidate for regenerative applications. Great effort is currently being made to map the molecules that compose the MSC secretome. Previous proteomic characterization of the secretome (in the form of conditioned media - CM) of MSCs derived from adipose tissue (ASC), bone-marrow (BMSC) and umbilical cord (HUCPVC) was performed by our group, where proteins relevant for neuroprotection, neurogenic, neurodifferentiation, axon guidance and growth functions were identified. Moreover, we have found significant differences among the expression of several molecules, which may indicate that their therapeutic outcome might be distinct. Having this in mind, in the present study, the neuroregulatory potential of ASC, BMSC and HUCPVC CM in promoting neurodifferentiation and axonal outgrowth was tested in vitro, using human telencephalon neuroprogenitor cells and dorsal root ganglion explants, respectively. The CM from the three MSC populations induced neuronal differentiation from human neural progenitor cells, as well as neurite outgrowth from dorsal root ganglion explants. Moreover, all the MSC populations promoted the same extent of neurodifferentiation, while ASC CM demonstrated higher potential in promoting axonal growth.
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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 ».