Identification of a sub-population of synovial mesenchymal stem cells with enhanced treatment efficacy in a rat model of osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is a painful, debilitating disease with no cure or treatments that can predictably stop/reverse its progression. Treatment is particularly difficult since articular cartilage lacks intrinsic repair capacity, despite mesenchymal stem cells (MSCs) being present in the joint with robust chondrogenic potential. While heterogeneity exists among MSC subtypes within human synovium, it remains unclear which populations can regenerate cartilage or impact OA progression. We clonally isolated MSCs from normal and OA patient synovium using indexed flow cytometry, then characterized them through differentiation assays and quantitative proteomics. MSC clones were transplanted into a xenograft rat OA model and evaluated by histology and immunofluorescence. We identified heterogeneity in putative MSCs within and between patient groups and their repair capacity in the rat model. However, traditional cell surface markers could not distinguish these subtypes, highlighting the need for single-cell level understanding. Using unbiased proteomics, we identified CD47 as a novel MSC marker. CD47 Hi cells demonstrated robust treatment efficacy in the rat OA model and directly contributed to new articular cartilage formation. Characterizing MSC subtypes is essential for identifying candidates appropriate for clinical investigation and exploiting functional MSCs for cartilage regeneration strategies.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».