Healthy<i>versus</i>inflamed lung environments differentially affect mesenchymal stromal cells
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite increased interest in mesenchymal stromal cell (MSC)-based cell therapies for acute respiratory distress syndrome (ARDS), clinical investigations have not yet been successful and our understanding of the potential in vivo mechanisms of MSC actions in ARDS remains limited. ARDS is driven by an acute severe innate immune dysregulation, often characterised by inflammation, coagulation and cell injury. How this inflammatory microenvironment influences MSC functions remains to be determined. Aim The aim of this study was to comparatively assess how the inflammatory environment present in ARDS lungs versus the lung environment present in healthy volunteers alters MSC behaviour. Methods Clinical-grade human bone marrow-derived MSCs (hMSCs) were exposed to bronchoalveolar lavage fluid (BALF) samples obtained from ARDS patients or from healthy volunteers. Following exposure, hMSCs and their conditioned media were evaluated for a broad panel of relevant properties, including viability, levels of expression of inflammatory cytokines, gene expression, cell surface human leukocyte antigen expression, and activation of coagulation and complement pathways. Results Pro-inflammatory, pro-coagulant and major histocompatibility complex (self-recognition) related gene expression was markedly upregulated in hMSCs exposed ex vivo to BALF obtained from healthy volunteers. These changes were less apparent and often opposite in hMSCs exposed to ARDS BALF samples. Conclusion These data provide new insights into how hMSCs behave in healthy versus inflamed lung environments, and strongly suggest that the inflamed environment in ARDS induces hMSC responses that are potentially beneficial for cell survival and actions. This further highlights the need to understand how different disease environments affect hMSC functions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».