Serum metabonomics reveal the effectiveness of human placental mesenchymal stem cell therapy for primary sclerosing cholangitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The metabolic patterns of human placental-derived mesenchymal stem cell (hP-MSC) treatment for primary sclerosing cholangitis (PSC) remain unclear, and therapeutic effects significantly vary due to individual differences. Therefore, it is crucial to investigate the serological response to hP-MSC transplantation through small molecular metabolites and identify easily detectable markers for efficacy evaluation. METHODS: C-dansylation and DmPA labeling LC-MS analysis to investigate changes in metabolic pathways after hP-MSC treatment. Key metabolites and regulatory enzymes were validated by qRT-PCR and Western blotting. Potential biomarkers of hP-MSC efficacy were identified through correlation analysis and machine learning. RESULTS: Collectively, the results of the liver histology, serum liver enzyme levels, and inflammatory factors supported the therapeutic efficacy of hP-MSC treatment. Based on significant differences, 41 differentially expressed metabolites were initially identified; these were enriched in bile acid, lipid, and hydroxyproline metabolism. After treatment, bile acid transport was accelerated, whereas bile acid production was reduced; unsaturated fatty acid synthesis was upregulated overall, with increased FADS2 and elongase expression and enhanced fatty acid β-oxidation; hepatic proline 4-hydroxylase expression was decreased, leading to reduced hydroxyproline production. Correlation analysis of liver enzymes and metabolites, combined with time trends, identified eight potential biomarkers: 2-aminomuconate semialdehyde, L-1-pyrroline-3-hydroxy-5-carboxylic acid, L-isoglutamine, and maleamic acid were more abundant in model mice but decreased after hP-MSC treatment. Conversely, 15-methylpalmitic, eicosenoic, nonadecanoic, and octadecanoic acids were less abundant in model mice but increased after hP-MSC treatment. CONCLUSIONS: This study revealed metabolic regulatory changes in PSC model mice after hP-MSC treatment and identified eight promising biomarkers, providing preclinical evidence to support therapeutic applications of hP-MSC.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».