Mesenchymal stromal cells reduce inflammation and improve lung function in a mouse model of cystic fibrosis lung disease
Notice bibliographique
Résumé
Mesenchymal stromal cells (MSCs) are multipotent adult stem cells which possess immunomodulatory and repair capabilities. In this study, we investigated whether MSC therapy could modulate inflammation and lung damage in the lungs of Scnn1b-transgenic mice overexpressing the β-subunit of the epithelial sodium channel (β-ENaC), a model with features of Cystic Fibrosis lung disease. Human bone marrow derived MSC cells were intravenously delivered to mice, prior to collection of bronchoalveolar lavage (BALF) and tissue. BALF analysis revealed a significant reduction in inflammatory cells after MSC administration, with both monocytic cells and neutrophils significantly reduced. Pro-inflammatory cytokines keratinocyte-derived chemokine (KC) and osteopontin were also significantly reduced. Histological tissue analysis revealed a reduction in emphysema in Scnn1b-TG mice treated with MSCs and consistent with these findings, improvements in lung function after MSC therapy were observed. Furthermore, MSCs enhanced Ki67 staining in alveolar cells, which may indicate regeneration of the destroyed parenchyma. Mechanistically, restoration of peroxisome proliferator-activated receptor-γ (PPARγ) expression and its transcriptional program were identified after MSC treatment. Our data demonstrate that MSC therapy can reduce inflammation, damage, and lung function decline in the chronically inflamed lung of Scnn1b-Tg mice, suggesting that MSCs may provide an effective tool in the treatment of muco-obstructive diseases such as cystic fibrosis.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».