MRI tracking of human Wharton’s jelly stem cells seeded onto acellular dermal matrix labeled with superparamagnetic iron oxide nanoparticles in burn wounds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In vivo cell tracking after transplantation in regenerative medicine remains an unmet challenge and limits current understanding of the wound healing mechanism through cell-based therapies. This study investigated tracking of human Wharton’s jelly stem cells (hWJSCs) seeded onto an acellular dermal matrix (ADM) and labeled with superparamagnetic iron oxide nanoparticles (SPIONs) by magnetic resonance imaging (MRI) in burn injury. Method The hWJSCs were characterized and assessed for growth kinetics. A total of 30 rats were enrolled in three equal groups. Group 1 underwent scald burn injury left without treatment, the group 2 was treated by an ADM that was prepared from cosmetic surgery skin samples and the group 3 received hWJSCs labeled with SPIONs seeded onto an ADM. Tensile strength was evaluated before and after interventions, real time PCR assessed apoptosis, and Prussian blue staining, scanning electron microscopy (SEM) and MRI were used for the tracking of labeled cells. Results The hWJSCs exhibited mesenchymal stem cell properties. Population doubling time was 40.1 hours. SPIONs did not show any toxic effect. The hWJSCs seeded onto an ADM decreased Bax and increased Bcl-2 gene expression. Internalization of SPIONs within hWJSCs was confirmed by Prussian blue staining, SEM and MRI until day 21. There was a significant difference between the Young’s moduli of normal skin and the group receiving hWJSCs seeded onto an ADM. Histological observations and SEM imaging confirmed that MRI is an accurate method to track SPION-labeled hWJSCs in vivo. Conclusions This study showed that SPION labeling coupled with MRI can be used to further understand the fate of stem cells after transplantation in a burn model.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».