Fetal hypoplastic lungs have multilineage inflammation that is reversed by amniotic fluid stem cell extracellular vesicle treatment
Notice bibliographique
Résumé
Antenatal administration of extracellular vesicles from amniotic fluid stem cells (AFSC-EVs) reverses features of pulmonary hypoplasia in models of congenital diaphragmatic hernia (CDH). However, it remains unknown which lung cellular compartments and biological pathways are affected by AFSC-EV therapy. Herein, we conducted single-nucleus RNA sequencing (snRNA-seq) on rat fetal CDH lungs treated with vehicle or AFSC-EVs. We identified that intra-amniotically injected AFSC-EVs reach the fetal lung in rats with CDH, where they promote lung branching morphogenesis and epithelial cell differentiation. Moreover, snRNA-seq revealed that rat fetal CDH lungs have a multilineage inflammatory signature with macrophage enrichment, which is reversed by AFSC-EV treatment. Macrophage enrichment in CDH fetal rat lungs was confirmed by immunofluorescence, flow cytometry, and inhibition studies with GW2580. Moreover, we validated macrophage enrichment in human fetal CDH lung autopsy samples. Together, this study advances knowledge on the pathogenesis of pulmonary hypoplasia and further evidence on the value of an EV-based therapy for CDH fetuses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».