Early Intravenous Infusion of Mesenchymal Stromal Cells Exerts a Tissue Source Age-Dependent Beneficial Effect on Neurovascular Integrity and Neurobehavioral Recovery After Traumatic Cervical Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Localized vascular disruption after traumatic spinal cord injury (SCI) triggers a cascade of secondary events, including inflammation, gliosis, and scarring, that can further impact recovery. In addition to immunomodulatory and neurotrophic properties, mesenchymal stromal cells (MSCs) possess pericytic characteristics. These features make MSCs an ideal candidate for acute cell therapy targeting vascular disruption, which could reduce the severity of secondary injury, enhance tissue preservation and repair, and ultimately promote functional recovery. A moderately severe cervical clip compression/contusion injury was induced at C7-T1 in adult female rats, followed by an intravenous tail vein infusion 1 hour post-SCI of (a) term-birth human umbilical cord perivascular cells (HUCPVCs); (b) first-trimester human umbilical cord perivascular cells (FTM HUCPVCs); (c) adult bone marrow mesenchymal stem cells; or (d) vehicle control. Weekly behavioral testing was performed. Rats were sacrificed at 24 hours or 10 weeks post-SCI and immunohistochemistry and ultrasound imaging were performed. Both term and FTM HUCPVC-infused rats displayed improved (p < .05) grip strength compared with vehicle controls. However, only FTM HUCPVC-infusion led to significant weight gain. All cell infusion treatments resulted in reduced glial scarring (p < .05). Cell infusion also led to increased axonal, myelin, and vascular densities (p < .05). Although post-traumatic cavity volume was reduced with cell infusion, this did not reach significance. Taken together, we demonstrate selective long-term functional recovery alongside histological improvements with HUCPVC infusion in a clinically relevant model of cervical SCI. Our findings highlight the potential of these cells for acute therapeutic intervention after SCI.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».