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Abstrakt

Gelatine unterstützt die Differenzierung pluripotenter Stammzellen aus reprogrammierten Fibroblasten adulter Mäuse in neurologische Subtypen im feederfreien Zustand über einen längeren Zeitraum

Liu Gele

Die Forschung und Anwendung von Stammzellen in den Grundlagen- und klinischen Bereichen hat in den letzten 20 Jahren an Bedeutung gewonnen, da sie vielversprechende Erkenntnisse bietet. Die entsprechenden Technologien haben sich enorm weiterentwickelt, einschließlich der Zellmatrix, um Stammzellen eine Umgebung für gesundes Wachstum zu bieten. Stammzellen können aus verschiedenen Quellen stammen, beispielsweise aus embryonalen und induzierten pluripotenten Stammzellen (iPSCs), aber sie alle sind auf eine Monoschicht von Feeder-Zellen angewiesen, die ursprünglich und meistens auf primären embryonalen Mausfibroblasten (MEF-Feeder-Zellen) basieren, um ihr Wachstum zur Selbsterneuerung aufrechtzuerhalten. Obwohl die Anwendung von MEF in Forschungslabors und in der kommerziellen Versorgung noch immer weit verbreitet ist, stößt sie auf große Herausforderungen, da einige bemerkenswerte Probleme wie Zoonosen, Kontaminationen und inkonsistente Ergebnisse auftreten. Wichtig ist, dass die letzten dieser Probleme die spätere Anwendung von Stammzellen, insbesondere in der klinischen Anwendung, behindert. Daher haben Wissenschaftler nach Ersatzstoffen gesucht, entweder Biomaterialien oder Nicht-Biomaterialien und deren Mischungen. Kürzlich haben wir erfolgreich die nur mit Gelatine beschichteten Schalen in feederfreiem Zustand mit dem entgegengesetzten Medium zur Vermehrung von iPSCs eingesetzt, die aus den umprogrammierten Fibroblasten der erwachsenen Maus stammen, um diese Nachteile von MEF zu überwinden. Darüber hinaus fördern solche Schalen die Differenzierung von iPSCs in nachfolgende neurale Vorläuferzellen, Neuronen und als endgültigen Produktsubtyp von Neuronen - dopaminerge Neuronen - bis zu 6 Monate lang. Dieses System ist einfach, kostengünstig und kostengünstig umzusetzen.

Haftungsausschluss: Dieser Abstract wurde mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.