Human fetal lung mesenchymal stem cells ameliorate lung injury in an animal model
Notice bibliographique
Résumé
Acute lung injury (ALI) is a critical condition with limited treatment options. This study evaluates the therapeutic potential of human fetal lung-derived mesenchymal stem cells (hFL-MSCs) in an experimental model of ALI. Our proof-of-concept findings suggest a paradigm shift in the approach to cell sourcing for lung diseases, proposing that fetal lung cells may be potential targets for stem cell differentiation studies when the derived cells are intended to be used for lung cell therapy. After characterizing hFL-MSCs, 18-week fetal lung cells were intratracheally instilled into rats with bleomycin-induced ALI. All the animals were evaluated on days 3 - 28 post-injury for cell count and the cytokines in bronchoalveolar lavage fluid (BALF), lung wet/dry weight ratio, lung tissue histological staining and expression of an extracellular matrix component, inflammatory and fibrotic genes. The findings confirm mesenchymal stem cell identity of the isolated cells and stability in their cell cycle distribution. Analysis of BALF showed that immune cell response to acute inflammation and adaptive immunity was significantly ameliorated by cell therapy with hFL-MSCs. Same results were confirmed by the levels of IL-6, TNF-α, IL-10 and NO in BALF, the lung wet/dry weight ratio and histopathological analysis of lung tissues after H&E and Masson's trichrome staining. Effective modulation of key pro-inflammatory (Il6, Tnf, Il1b), pro-fibrotic (Tgfb1) and Col1a1 genes were also confirmed after therapy with hFL-MSCs. Our findings suggest that fetal lung tissue-specific stem cells are viable options for lung cell therapy and could be considered as targets for engineering of regenerative cells for lung diseases.
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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) | 0,003 | 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 ».