Cytokine Activation Reveals Tissue-Imprinted Gene Profiles of Mesenchymal Stromal Cells
Notice bibliographique
Résumé
Development of standardized metrics to support manufacturing and regulatory approval of mesenchymal stromal cell (MSC) products is confounded by heterogeneity of MSC populations. Many reports describe fundamental differences between MSCs from various tissues and compare unstimulated and activated counterparts. However, molecular information comparing biological profiles of activated MSCs across different origins and donors is limited. To better understand common and source-specific mechanisms of action, we compared the responses of 3 donor populations each of human umbilical cord (UC) and bone marrow (BM) MSCs to TNF-α, IL-1β or IFN-γ. Transcriptome profiles were analysed by microarray and select secretome profiles were assessed by multiplex immunoassay. Unstimulated (resting) UC and BM-MSCs differentially expressed (DE) 174 genes. Signatures of TNF-α-stimulated BM and UC-MSCs included 45 and 14 new DE genes, respectively, while all but 7 of the initial 174 DE genes were expressed at comparable levels after licensing. After IL-1β activation, only 5 of the 174 DE genes remained significantly different, while 6 new DE genes were identified. IFN-γ elicited a robust transcriptome response from both cell types, yet nearly all differences (171/174) between resting populations were attenuated. Nine DE genes predominantly corresponding to immunogenic cell surface proteins emerged as a BM-MSC signature of IFN-γ activation. Changes in protein synthesis of select analytes correlated modestly with transcript levels. The dynamic responses of licensed MSCs documented herein, which attenuated heterogeneity between unstimulated populations, provide new insight into common and source-imprinted responses to cytokine activation and can inform strategic development of meaningful, standardized assays.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».