Mesenchymal stromal cell priming in the treatment of systemic sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Systemic sclerosis (SSc) is characterized by immune dysfunction, vasculopathy, and fibrosis. Skin and lung fibrosis are attributable to high morbidity and mortality. Anti-fibrotic agents such as nintedanib slow the progression of lung fibrosis but do not improve the skin. Mesenchymal stromal cells (MSCs) have known anti-inflammatory, angiogenic, and potential anti-fibrotic properties. In vitro, human MSCs have anti-fibrotic properties, potentiated by priming with IFN-γ and TNF-α. However, it is unknown whether priming enhances MSC’s anti-fibrotic properties in vivo. Methods: On day 0, C57BL/6 male mice were implanted with minipumps containing phosphate buffered saline (PBS) or bleomycin (BLM; n=6/group). On day 7, PBS or 5x105 resting or primed MSCs were injected. Nintedanib was administered orally from days 7 to 21. On day 21, bronchoalveolar lavage fluid (BALF) was collected and cellularity assessed. Lungs and skin were collected for histology and RT-qPCR. Results: BLM-treated mice had increased BALF cellularity and protein content and increased lung and skin collagen and vasculopathy. Treatment with nintedanib and resting and primed MSCs reduced BALF cellularity and pulmonary collagen. Compared to resting, primed MSC-treated mice had significantly less protein in BALF (p=0.038), vasculopathy (p=0.014), and collagen mRNA (p=0.028) in the lungs. Both resting and primed MSCs, but not nintedanib, comparably reduced skin collagen (p<0.0001). Conclusion: Administration of MSCs reduced lung fibrosis to a similar extent as nintedanib. Priming may enhance the anti-fibrotic effects of MSCs in pulmonary fibrosis. Future work will optimize the use of MSCs and investigate the anti-fibrotic mechanisms.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».