Human Umbilical Cord Perivascular Cells Prevent Tumor Growth in a Melanoma Tumor-Bearing Mouse Model and Modulate Breast Cancer and Melanoma Cells in a Cell Line-Dependent Manner In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
First trimester (FTM) and term human umbilical cord perivascular cells are promising mesenchymal stromal cell candidates to mitigate side effects of oncotherapy, but their safety for cancer patients remains to be determined. This study was designed to determine if human umbilical cord perivascular cells modulate tumor growth when injected systemically in a tumor-bearing mouse model. Immunodeficient mice-bearing palpable subcutaneous SK-MEL-28 human melanoma tumors were randomized to receive a tail vein injection of three human umbilical cord perivascular cell lines resuspended in hank’s buffer saline solution (vehicle) or vehicle only, as a control. Fibroblast cells were included as a cell control in some experiments. Tumor size was monitored weekly and weighed at 3-weeks postinjection. Cell fate and tumor cell proliferation, apoptosis, vascularization as well as tumor-associated immune cells were assessed using immunostaining and flow cytometry. Serum tumor necrosis factor alpha and C-reactive protein levels were measured using enzyme-linked immunosorbent assays. Transwell coculture models were used to study the paracrine effects of multiple lines of human umbilical cord cells on human melanoma cell lines as well as breast cancer cell lines. Systemic administration of FTM and term human umbilical cord perivascular cells, but not fibroblast cells, prevented melanoma tumor growth in a tumor-bearing animal model by modulating tumor cell proliferation and systemic inflammatory mechanisms. Cancer cell- and donor-dependent paracrine effects on cancer cell growth were observed in vitro. Our preclinical studies thus suggest that, with regards to its effects on tumor growth, systemic administration of FTM and term human umbilical cord perivascular cells may be a safe cell therapy to address the side effects of cancer.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».