MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412654487 · doi:10.1186/s13287-025-04509-w

Metabolic stress and early cell death in photoreceptor precursor cells following retinal transplantation

2025· article· en· W4412654487 sur OpenAlexfundno aff
Raghavi Sudharsan, Natalia V. Dolgova, Jennifer Kwok, Alexa Gray, Yu Sato, Agustin Luz Madrigal, Praveen Joseph Susaimanickam, Emil Kryukov, Petr Baranov, John H. Wolfe, Geoffrey K. Aguirre, David M. Gamm, William A. Beltran

Notice bibliographique

RevueStem Cell Research & Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRetina Research FoundationNational Eye InstituteUniversity of PennsylvaniaResearch to Prevent BlindnessNational Institutes of HealthFoundation Fighting Blindness
Mots-clésTransplantationBiologyRetinal degenerationEmbryonic stem cellInduced pluripotent stem cellStem cellRetinalCell biologyRetinaPhotoreceptor cellRetinal DisorderRetinal pigment epitheliumProgrammed cell deathImmunologyPathologyApoptosisNeuroscienceMedicineInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Progressive photoreceptor loss in retinal degenerative diseases leads to irreversible vision impairment. Transplantation of human embryonic or induced pluripotent stem cell-derived photoreceptor precursor cells (PRPCs) offers potential for vision restoration. However, substantial early donor cell loss remains a major challenge. This study aims to elucidate the mechanisms underlying early PRPC loss and to evaluate host retinal responses to transplantation. METHODS: PRPCs derived from human embryonic stem cells (hESC)-based retinal organoids were subretinally transplanted into both normal and degenerated canine retinas to investigate the impact of host retinal degeneration on transplant survival and integration. Single-cell RNA sequencing (scRNAseq) was performed on transplanted PRPCs 3 days post-transplantation into normal canine retinas, as well as on host retinal cells to identify molecular pathways associated with early donor cell loss. Non-invasive multimodal retinal imaging and immunohistochemical analyses were conducted to assess PRPC survival, integration, and host immune responses. RESULTS: Despite systemic immunosuppression, extensive early loss of human PRPCs occurred within the first week following xenotransplantation into both normal and degenerated canine retinas, suggesting that factors beyond immune activation contribute to donor cell loss. Transcriptomic analysis identified metabolic stress as a key driver of early donor cell death, characterized by dysregulation of mitochondrial function and oxidative phosphorylation pathways. Microglial infiltration into the donor cell mass was also observed in normal retinas, suggesting a response to donor cell stress and apoptosis. Beyond the initial phase of cell death, surviving donor cells integrated and persisted when transplanted into retinas with a partially preserved outer nuclear layer, whereas cell loss continued when intervention occurred at end-stage degeneration. CONCLUSIONS: Metabolic stress represents a critical barrier to PRPC survival following transplantation. Strategies aimed at enhancing metabolic resilience may improve transplantation outcomes. Furthermore, host retinal responses shape the transplant microenvironment, influencing donor cell survival and integration. These findings highlight the need for targeted interventions to mitigate early metabolic stress and optimize PRPC transplantation strategies for retinal degenerative diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStem Cell Research & TherapyMême sujetRetinal Development and DisordersTravaux en français237 207