Mouse embryonic stem cell-derived blood–brain barrier model: applicability to studying antibody triggered receptor mediated transcytosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blood brain barrier (BBB) models in vitro are an important tool to aid in the pre-clinical evaluation and selection of BBB-crossing therapeutics. Stem cell derived BBB models have recently demonstrated a substantial advantage over primary and immortalized brain endothelial cells (BECs) for BBB modeling. Coupled with recent discoveries highlighting significant species differences in the expression and function of key BBB transporters, the field is in need of robust, species-specific BBB models for improved translational predictability. We have developed a mouse BBB model, composed of mouse embryonic stem cell (mESC-D3)-derived brain endothelial-like cells (mBECs), employing a directed monolayer differentiation strategy. Although the mBECs showed a mixed endothelial-epithelial phenotype, they exhibited high transendothelial electrical resistance, inducible by retinoic acid treatment up to 400 Ω cm 2 . This tight cell barrier resulted in restricted sodium fluorescein permeability (1.7 × 10 –5 cm/min), significantly lower than that of bEnd.3 cells (1.02 × 10 –3 cm/min) and comparable to human induced pluripotent stem cell (iPSC)-derived BECs (2.0 × 10 –5 cm/min). The mBECs expressed tight junction proteins, polarized and functional P-gp efflux transporter and receptor mediated transcytosis (RMT) receptors; collectively important criteria for studying barrier regulation and drug delivery applications in the CNS. In this study, we compared transport of a panel of antibodies binding species selective or cross-reactive epitopes on BBB RMT receptors in both the mBEC and human iPSC-derived BEC model, to demonstrate discrimination of species-specific BBB transport mechanisms.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».