Severe-combined immunodeficient rats can be used to generate a model of perinatal hypoxic-ischemic brain injury to facilitate studies of engrafted human neural stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral palsy (CP) encompasses a group of non-progressive brain disorders that are often acquired through perinatal hypoxic-ischemic (HI) brain injury. Injury leads to a cascade of cell death events, resulting in lifetime motor and cognitive deficits. There are currently no treatments that can repair the resulting brain damage and improve functional outcomes. To date, preclinical research using neural precursor cell (NPC) transplantation as a therapy for HI brain injury has shown promise. To translate this treatment to the clinic, it is essential that human-derived NPCs also be tested in animal models, however, a major limitation is the high risk of xenograft rejection. A solution is to transplant the cells into immune-deficient rodents, but there are currently no models of HI brain injury established in such a cohort of animals. Here, we demonstrate that a model of HI brain injury can be generated in immune-deficient Prkdc knockout (KO) rats. Long-term deficits in sensorimotor function were similar between KO and wildtype (WT) rats. Interestingly, some aspects of the injury were more severe in KO rats. Additionally, human induced pluripotent stem cell derived (hiPSC)-NPCs had higher survival at 10 weeks post-transplant in KO rats when compared to their WT counterparts. This work establishes a reliable model of neonatal HI brain injury in Prkdc KO rats that will allow for future transplantation, survival, and long-term evaluation of the safety and efficacy of hiPSC-NPCs for neonatal brain damage. This model will enable critical preclinical translational research using human NPCs.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».