Effects of Adipose-Derived Stem Cell Extract on Peripheral Nerve Cells
Notice bibliographique
Résumé
Adipose-derived stem cells (ADSCs) can be obtained from adipose tissue, which is considered clinically dispensable. ADSCs have the ability to differentiate not only into adipocytes and osteoblasts but also into various other cell types, such as nerve cells and cardiomyocytes. However, the clinical application of ADSCs in stem cell therapy is hampered by the risk of transplant rejection and the need for facilities for their storage and transportation. In comparison, cell extracts (CEs) obtained from stem cells by freeze-thawing and lysis are less tumorigenic and immunogenic. However, there are currently no studies on the application of ADSC-derived CEs (ADSC-CEs) in peripheral nerve regeneration. Therefore, in this study, we investigated the effects of ADSC-CEs on proliferation and neurite extension in peripheral nerve cells. ADSCs were harvested from the inguinal region of mice, and ADSC-CEs were obtained following repeated freeze-thawing of ADSCs. We examined the effects of the ADSC-CEs, added to the culture medium, on glial fibrillary acidic protein (GFAP) expression and proliferation in Schwann cells. Moreover, we examined the effects of the ADSC-CEs on neurite length in DRG neurons and PC12D cells. ADSC-CEs stimulated the proliferation of Schwann cells, elevated GFAP expression in these cells, and promoted the elongation of DRG neuron and PC12D cell projections. Notably, heat treatment of the ADSC-CEs abolished these effects. Together, these findings suggest that ADSC-CEs may have therapeutic application in peripheral nerve regeneration.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».