The ARDS microenvironment enhances MSC-induced repair via VEGF in experimental acute lung inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Clinical trials investigating the potential of mesenchymal stromal cells (MSCs) for the treatment of inflammatory diseases, such as acute respiratory distress syndrome (ARDS), have been disappointing, with less than 50% of patients responding to treatment.Licensed MSCs show enhanced therapeutic efficacy in response to cytokine-mediated activation signals.There are two distinct sub-phenotypes of ARDS: hypo-and hyper-inflammatory.We hypothesized that pre-licensing MSCs in a hyper-inflammatory ARDS environment would enhance their therapeutic efficacy in acute lung inflammation (ALI).Serum samples from patients with ARDS were segregated into hypoand hyper-inflammatory categories based on interleukin (IL)-6 levels.MSCs were licensed with pooled serum from patients with hypo-or hyper-inflammatory ARDS or healthy serum controls.Our findings show that hyper-inflammatory ARDS pre-licensed MSC conditioned medium (MSC-CM Hyper ) led to a significant enrichment in tight junction expression and enhanced barrier integrity in lung epithelial cells in vitro and in vivo in a vascular endothelial growth factor (VEGF)-dependent manner.Importantly, while both MSC-CM Hypo and MSC-CM Hyper significantly reduced IL-6 and tumor necrosis factor alpha (TNF-a) levels in the bronchoalveolar lavage fluid (BALF) of lipopolysaccharide (LPS)-induced ALI mice, only MSC-CM Hyper significantly reduced lung permeability and overall clinical outcomes including weight loss and clinical score.Thus, the hypo-and hyper-inflammatory ARDS environments may differentially influence MSC cytoprotective and immunomodulatory functions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».