Young bone marrow transplantation delays bone aging in old mice
Notice bibliographique
Résumé
Recent discoveries have shown that systemic manipulations, such as parabiosis, blood exchange, and young plasma transfer, can counteract many hallmarks of aging. This rejuvenation effect has been attributed to circulatory factors produced by cells from both hematopoietic and non-hematopoietic lineages. However, the specific involvement of bone marrow (BM) or hematopoietic cells in producing such factors and their effects on aging is still unclear. We developed a model of aged mice with transplanted young or old BM cells and assessed the impact on the aging process, specifically on energy metabolism and bone remodeling parameters. The donor BM cell engraftment in the aged mice was confirmed by flow cytometry using a transplanted cell-specific marker (green fluorescent protein). Energy metabolism was assessed using Oxymax indirect calorimetry system after 3 months of transplantation. Tibiae and L3-L4 vertebrae were analyzed using micro-CT, a three-point bending test and bone histomorphometry. Moreover, bone marrow proteome was assessed using proteomics, and blood serum/plasma was collected and analyzed using the Luminex assay. Our results showed that while the effect on energy metabolism was insignificant, rejuvenating the BM through young bone marrow transplantation reversed age-associated low bone mass traits in old mice. Specifically, young bone marrow transplantation improved bone trabecular microarchitecture both in tibiae and vertebrae of old mice and increased the number of osteoblasts and osteoclasts compared to old bone marrow transplantation. In conclusion, young bone marrow cells may represent a future therapeutic strategy for age-related diseases such as osteoporosis. The findings of this study provide important insights into our understanding of aging.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».