Identification and Modulation of Microenvironment Is Crucial for Effective Mesenchymal Stromal Cell Therapy in Acute Lung Injury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale There are controversial reports on applications of mesenchymal stromal cells (MSCs) in patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS). Objectives We hypothesized that lung microenvironment was the main determinant of beneficial versus detrimental effects of MSCs during ARDS. Methods Lung proteome was profiled in three models of injury induced by acid instillation and/or mechanical ventilation in mice. Human gene of glutathione peroxidase-1 was delivered before MSC administration; or MSCs carrying human gene of IL-10 or hepatocyte growth factor were administered after lung injury. An inhibitory cocktail against IL-6, fibronectin, and oxidative stress was used in in vitro studies using human small airway epithelial cells and human MSCs after exposure to plasma of patients with ARDS. Measurements and Main Results Distinct proteomic profiles were observed in three lung injury models. Administration of MSCs protected lung from ventilator-induced injury, whereas it worsened acid-primed lung injuries associated with fibrotic development in lung environment that had high levels of IL-6 and fibronectin along with low antioxidant capacity. Correction of microenvironment with glutathione peroxidase-1, or treatment with MSCs carrying human gene of IL-10 or hepatocyte growth factor after acid-primed injury, reversed the detrimental effects of native MSCs. Proteomic profiles obtained in the mouse models were also similarly observed in human ARDS. Treatment with the inhibitory cocktail in samples of patients with ARDS retained protective effects of MSCs in small airway epithelial cells. Conclusions MSCs can be beneficial or detrimental depending on microenvironment at the time of administration. Identification of potential beneficiaries seems to be crucial to guide MSC therapy in ARDS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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)
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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 ».