Transplantation of Induced Neural Stem Cells Derived from Human Fibroblasts Promotes Functional Recovery of Spinal Cord Injury in Rats
Notice bibliographique
Résumé
Background: Traumatic injury to the spinal cord causes cell death, demyelination, axonal degeneration, and cavitation, resulting in functional motor and sensory loss. Stem cell therapy as a promising approach for spinal cord injury (SCI) has some challenges, such as immunological responses to grafted cells. Transplantation of autologous trans-differentiated cells can be a useful strategy to overcome this problem. Materials and Methods: In this research, we transplanted human-induced neural stem cells (hiNSCs), which were trans-differentiated from adult human fibroblasts into the injured spinal cord of adult rats on day seven post-injury. Before transplantation, hiNSCs were explored for expressing NSCs general protein and genes and also, their normal karyotype was examined. After hiNSCs transplantation, behavioural tests (BBB score and grid walk tests) were performed weekly and finally histological assessment was done for exploring the cell fates and migration. Results: Our results showed the cell viability, differentiation, and migration of transplanted hiNSCs was significantly improved in the injured site of the spinal cord up to seven weeks after the SCI. Also, the behavioural analysis revealed the enhanced locomotor functions of the animals that underwent transplantation after seven weeks. Our data provide strong evidence in support of the feasibility of hiNSCs for cell-based therapy in SCI rats.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».