Hepatocyte Growth Factor-Preconditioned Neural Progenitor Cells Attenuate Astrocyte Reactivity and Promote Neurite Outgrowth
Notice bibliographique
Résumé
The astroglial scar is a defining hallmark of secondary pathology following central nervous system (CNS) injury that, despite its role in limiting tissue damage, presents a significant barrier to neuroregeneration. Neural progenitor cell (NPC) therapies for tissue repair and regeneration have demonstrated favorable outcomes, the effects of which are ascribed not only to direct cell replacement but trophic support. Cytokines and growth factors secreted by NPCs aid in modifying the inhibitory and cytotoxic post-injury microenvironment. In an effort to harness and enhance the reparative potential of NPC secretome, we utilized the multifunctional and pro-regenerative cytokine, hepatocyte growth factor (HGF), as a cellular preconditioning agent. We first demonstrated the capacity of HGF to promote NPC survival in the presence of oxidative stress. We then assessed the capacity of this modified conditioned media (CM) to attenuate astrocyte reactivity and promote neurite outgrowth in vitro . HGF pre-conditioned NPCs demonstrated significantly increased levels of tissue inhibitor of metalloproteinases-1 and reduced vascular endothelial growth factor compared to untreated NPCs. In reactive astrocytes, HGF-enhanced NPC-CM effectively reduced glial fibrillary acidic protein (GFAP) expression and chondroitin sulfate proteoglycan deposition to a greater extent than either treatment alone, and enhanced neurite outgrowth of co-cultured neurons. in vivo , this combinatorial treatment strategy might enable tactical modification of the post-injury inhibitory astroglial environment to one that is more conducive to regeneration and functional recovery. These findings have important translational implications for the optimization of current cell-based therapies for CNS injury.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».