MiR-219a-5p Enriched Extracellular Vesicles Induce OPC Differentiation and EAE Improvement More Efficiently Than Liposomes and Polymeric Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Remyelination is a key aspect in multiple sclerosis pathology and a special effort is being made to promote it. However, there is still no available treatment to regenerate myelin and several strategies are being scrutinized. Myelination is naturally performed by oligodendrocytes and microRNAs have been postulated as a promising tool to induce oligodendrocyte precursor cell differentiation and therefore remyelination. Herein, DSPC liposomes and PLGA nanoparticles were studied for miR-219a-5p encapsulation, release and remyelination promotion. In parallel, they were compared with biologically engineered extracellular vesicles overexpressing miR-219a-5p. Interestingly, extracellular vesicles showed the highest oligodendrocyte precursor cell differentiation levels and were more effective than liposomes and polymeric nanoparticles crossing the blood-brain barrier. Finally, extracellular vesicles were able to improve EAE animal model clinical evolution. Our results indicate that the use of extracellular vesicles as miR-219a-5p delivery system can be a feasible and promising strategy to induce remyelination in multiple sclerosis patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».