P.182 Self-Assembling Peptide Biomaterial to Optimize Human Stem Cell-Based Regeneration of the Injured Spinal Cord
Notice bibliographique
Résumé
Background: Human induced pluripotent stem cell-derived neural stem cells (hiPS-NSCs) are a promising therapeutic approach to regenerate after spinal cord injury (SCI) as they can differentiate to myelinating oligodendrocytes, synaptically-active neurons, and supportive astrocytes. Unfortunately, most chronically injured patients develop ex vacuo microcystic cavitations which prevent regenerative cell migration and neurite outgrowth. QL6 is a novel, pH-neutral, biomaterial which can self-assembles into a supportive extracellular matrix (ECM)-like matrix in vivo. This work assesses QL6’s ability to support hiPS-NSC-based regeneration. Methods:In Vitro:hiPS-NSCs were extensively characterized by EDTA assay, qPCR, and immunocytochemistry(ICC), electron microscopy(EM) and neurosphere formation assays. In Vivo:Immunodeficient rats received clinically-relevant chronic C6-7 injuries. Animals were randomized: (1)vehicle, (2)hiPS-NSCs, (3)QL6, (4)QL6+hiPS-NSCs. All rats underwent treadmill rehabilitation and behavioural testing. A subset underwent single-cell RNA sequencing(scRNAseq). Results: hiPS-NSCs proliferated robustly on QL6(Ki67+/DAPI+; 29%vs6%; p<0.01). EDTA assay showed hiPS-NSC binding to QL6 to be driven by calcium-independent mechanisms. Importantly, QL6 enhanced adherent neurosphere formation. EM-imaging provided the first images of the hiPS-NSC/QL6 interaction. Behavioural assessments demonstrate synergistic improvements with combinatorial treatment. High-throughput scRNAseq differential gene expression analyses suggest QL6 is altering lineage signalling in the human graft post-transplantation. Conclusions: This work provides key proof-of-concept data that QL6 can support translationally-relevant human iPS-NSCs in traumatic SCI.
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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) | 0,002 | 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 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 ».