Nasal mucosa-derived ecto-mesenchymal stem cells ameliorate LPS-induced acute lung injury
Notice bibliographique
Résumé
Acute lung injury (ALI) and acute respiratory distress syndrome (ARDS) are associated with significant morbidity and mortality rates. Mesenchymal stem cells (MSCs) derived from nasal mucosa, known as EMSCs, have demonstrated therapeutic potential in conditions such as liver failure and bone defects. However, investigations focusing on the application of EMSCs in ALI are still lacking. In our study, an ALI model was induced in rats through lipopolysaccharide (LPS) administration, with subsequent intravenous delivery of either saline or EMSCs. Co-culture experiments using transwell systems revealed that EMSCs improved the viability and proliferation of A549 cells, while also suppressing LPS-induced inflammation and apoptosis. Moreover, the administration of EMSCs not only improved pulmonary microvascular permeability and alleviated histopathological damage, but also exerted downregulatory effects on the levels of pro-inflammatory cytokines, including TNFα, IL6, and IL-1β, while concurrently upregulating the expression of anti-inflammatory cytokine IL-10 in both bronchoalveolar lavage fluid (BALF) and plasma. Immunohistochemistry analysis further revealed an elevated expression of proliferation marker Ki67 and anti-apoptotic protein Bcl2, accompanied by a reduction in the expression of pro-apoptotic protein Bax, thus indicating the beneficial outcomes of EMSCs. Collectively, these findings underscore the potential of EMSC-based therapies as promising and effective strategies for the treatment of lung injury.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».