Glioblastoma Bystander Cell Therapy: Improvements in Treatment and Insights into the Therapy Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
A preclinical model of glioblastoma (GB) bystander cell therapy using human adipose mesenchymal stromal cells (hAMSCs) is used to address the issues of cell availability, quality, and feasibility of tumor cure. We show that a fast proliferating variety of hAMSCs expressing thymidine kinase (TK) has therapeutic capacity equivalent to that of TK-expressing hAMSCs and can be used in a multiple-inoculation procedure to reduce GB tumors to a chronically inhibited state. We also show that up to 25% of unmodified hAMSCs can be tolerated in the therapeutic procedure without reducing efficacy. Moreover, mimicking a clinical situation, tumor debulking previous to cell therapy inhibits GB tumor growth. To understand these striking results at a cellular level, we used a bioluminescence imaging strategy and showed that tumor-implanted therapeutic cells do not proliferate, are unaffected by GCV, and spontaneously decrease to a stable level. Moreover, using the CLARITY procedure for tridimensional visualization of fluorescent cells in transparent brains, we find therapeutic cells forming vascular-like structures that often associate with tumor cells. In vitro experiments show that therapeutic cells exposed to GCV produce cytotoxic extracellular vesicles and suggest that a similar mechanism may be responsible for the in vivo therapeutic effectiveness of TK-expressing hAMSCs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».