Human Bone Marrow Cell Extracts Mitigate Radiation Injury to Salivary Gland
Notice bibliographique
Résumé
Mitigation of irradiation injury to salivary glands was previously reported using a cell-free extract from mouse bone marrow. However, to bring this potential therapy a step closer to clinical application, a human bone marrow cell extract (BMCE) needs to be tested. Here, we report that irradiation-induced injury of salivary glands in immunocompetent mice treated with human BMCE secreted 50% more saliva than saline-injected mice, and BMCE did not cause additional acute inflammatory reaction. In addition, to identify the cell fraction in BMCE with the most therapeutic activity, we sorted human bone marrow into 3 cell fractions (mononuclear, granulocyte, and red blood cells) and tested their respective cell extracts. We identified that the mononuclear cell extract (MCE) provided the best therapeutic efficacy. It increased salivary flow 50% to 73% for 16 wk, preserved salivary parenchymal and stromal cells, and doubled cell proliferation rates while producing less inflammatory response. In contrast, the cell extract of granulocytes was of shorter efficacy and induced an acute inflammatory response, while that from red blood cells was not therapeutically effective for salivary function. Several proangiogenic (MMP-8, MMP-9, VEGF, uPA) and antiangiogenic factors (TSP-1, PF4, TIMP-1, PAI-1) were identified in MCE. Added advantages of BMCE and MCE for potential clinical use were that cell extracts from both male and female donors were comparably bioactive and that cell extracts could be stored and transported much more conveniently than cells. These findings suggest human BMCE, specifically the MCE fraction, is a promising therapy against irradiation-induced salivary hypofunction.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».