Factors affecting hepatocyte isolation, engraftment, and replication in an in vivo model
Notice bibliographique
Résumé
Human hepatocyte transplantation is an alternative treatment for acute liver failure and liver diseases involving enzyme deficiencies. Although it has been successfully applied in selected recipients, both isolation and transplantation outcomes have the potential to be improved by better donor selection. This study assessed the impact of various donor variables on isolation outcomes (yield and viability) and posttransplant engraftment, using the SCID/Alb-uPA (severe combined immunodeficient/urokinase type plasminogen activator under the control of an albumin promoter) human liver chimeric mouse model. Human hepatocytes were obtained from 90 human liver donor specimens and were transplanted into 3942 mice. Multivariate analysis revealed improved viability with younger donors (P = 0.038) as well as with shorter warm ischemic time (P = 0.012). Hepatocyte engraftment, assessed by the posttransplant level of serum human alpha1-antitrypsin, was improved with shorter warm ischemia time. Hepatocytes isolated from older donors (>or=60 years) had lower viability and posttransplant engraftment (P <or= 0.01). In conclusion, the selection of young donors (<60 years) and rapid liver specimen retrieval, allowing for shorter warm ischemia time, are key determinants for the success of both the isolation of high viability human hepatocytes and their subsequent posttransplantation capacity for engraftment and expansion.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».