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Enregistrement W3016486392 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.00362

Investigating the impact of cell maturity on transplantation success for CNS injury

2020· article· en· W3016486392 sur OpenAlexaffabout
Samantha L. Payne, Anup Tuladhar, Jaclyn M. Obermeyer, Balázs Varga, Cindi M. Morshead, András Nagy, Molly S. Shoichet

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegeneration (biology)TransplantationBiologyProgenitor cellNeuroscienceNeural stem cellStem cellCentral nervous systemCellMedicineCell biologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, a total of 82 million people suffer from injuries to the central nervous system (CNS) and to date there is no cure. However, while humans and other mammals have a limited capacity for functional tissue repair, various other species exhibit near‐perfect CNS regeneration following injury. Understanding the factors that regulate the reparative response can therefore provide important insight into strategies for promoting regeneration in mammals. An emerging approach involves the localized delivery of exogenous neural stem cells (NSCs). Although preclinical studies have shown that NSCs can survive once transplanted, whether they differentiate into neurons and functionally integrate into the host tissue remains unclear. In addition, there are questions as to what stage of NSC maturity will provide the most therapeutic benefit. To address these questions, we investigated cell survival, differentiation, and long‐term sensorimotor recovery in a rat model of stroke following the delivery of human NSCs at three different stages of maturity: 1) undifferentiated NSCs (early stage), 2) neuronal progenitors (mid stage), and 3) mature neurons (late stage). To facilitate cell survival and integration into host tissue, cultured cells were encapsulated into a biocompatible, bioresorbable hyaluronan/methylcellulose hydrogel prior to delivery. Our results demonstrated that transplantation of early stage cells results in the greatest tissue and functional repair, relative to transplantation of more mature neurons. Surprisingly, we found that the transplantation process itself resulted in acute cell death in the late stage cells. This negatively impacted host tissue and negated any potential positive effects associated with cell maturity and the hydrogel vehicle, which itself showed some functional and tissue benefit. Whereas each transplant cell group (early, mid and late) started the experiment with a distinctive maturity profile that was maintained after 7 days post‐transplantation, by 50 days the pattern of neural marker expression between groups was nearly identical, highlighting the influence of the microenvironment on the terminal cell phenotype. Overall, we demonstrate that the phenotype of the cells before and after transplantation had an enormous impact on their survival and the consequent tissue and behavioral response, emphasizing the importance of characterizing injected cells in CNS regenerative strategies. Support or Funding Information We are grateful for funding from: the Canada First Research Excellence Fund to Medicine by Design at the University of Toronto (to MSS, CMM, AN), the Canadian Institutes of Health Research (Foundation grant to MSS, Operating grant to CMM) and the Natural Sciences and Engineering Research Council (CGS‐D to SLP).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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