Single-Cell RNA Sequencing to Guide Autologous Preterm Cord Mesenchymal Stromal Cell Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale The chronic lung disease bronchopulmonary dysplasia (BPD) remains the most common complication of extreme prematurity (<28 wk of gestation). Umbilical cord–derived mesenchymal stromal cells (UC-MSCs) represent an opportunity for autologous cell therapy, as UC-MSCs have been shown to improve lung function and structure in experimental BPD. However, characterization and repair capacity of UC-MSCs derived from donors with pregnancy-related complications associated with prematurity remain unexplored. Objectives To characterize UC-MSCs’ transcriptome and determine if pregnancy-related complications (preeclampsia and chorioamnionitis) alter their therapeutic potential. Methods Single-cell RNA sequencing was used to compare the transcriptome of UC-MSCs derived from 5 term donors, 16 preterm donors, and human neonatal dermal fibroblasts (control cells of mesenchymal origin) and correlated with their therapeutic potential in experimental BPD. Using publicly available neonatal lung single-nucleus RNA sequencing data, we also determined putative communication networks between UC-MSCs and resident lung cell populations. Measurements and Main Results Most UC-MSCs displayed a similar transcriptome despite their pregnancy-related conditions and mitigated hyperoxia-induced lung injury in newborn rats. Conversely, human neonatal dermal fibroblasts and one term and two preterm with preeclampsia UC-MSC donors exhibited a distinct transcriptome enriched in genes related to fibroblast function and senescence and were devoid of therapeutic benefit in hyperoxia-induced BPD. Conversely, therapeutic UC-MSCs displayed a unique transcriptome active in cell proliferation and distinct cell–cell interactions with neonatal lung cell populations, including NEGR (neuronal growth regulator 1) and NRNX (neurexin) pathways. Conclusions Term and preterm UC-MSCs are lung protective in experimental BPD. Single-cell RNA sequencing allows us to identify donors with a distinct UC-MSC transcriptome characteristic of reduced therapeutic potential.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».