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从体外到体内:缺氧可减缓人类脐带来源间充质干细胞的复制性衰老,并保持其治疗活性(这些细胞已经过长期传代培养)

《Biological Research》:From in vitro to in vivo: hypoxia attenuates replicative senescence and preserves therapeutic activity in long-term passaged human umbilical cord-derived mesenchymal stem cells

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年06月04日 来源:Biological Research 4.6

编辑推荐:

  摘要背景间充质干细胞(MSCs)在再生医学和组织工程领域具有巨大潜力。然而,由于其在体内的可用性较低以及在体外扩增过程中会迅速衰老,其临床应用受到限制,这给大规模生产带来了重大挑战。越来越多的证据表明,微环境的氧张力对MSCs的命运起着关键调节作用。本研究旨在系统评估不同氧张力如

  

摘要

背景

间充质干细胞(MSCs)在再生医学和组织工程领域具有巨大潜力。然而,由于其在体内的可用性较低以及在体外扩增过程中会迅速衰老,其临床应用受到限制,这给大规模生产带来了重大挑战。越来越多的证据表明,微环境的氧张力对MSCs的命运起着关键调节作用。本研究旨在系统评估不同氧张力如何影响MSCs的衰老和功能,为优化MSCs的扩增方案以用于临床应用提供依据。

方法

人类脐带来源的间充质干细胞(hUC-MSCs)在常氧(20%O2)和低氧(5%O2)条件下进行连续传代培养,直至其发生衰老。体外分析系统比较了两种氧浓度下连续扩增的细胞群体的增殖情况、细胞周期分布、凋亡和衰老生物标志物。在体内评估中,使用了2型糖尿病肾病小鼠模型来研究治疗效果。每组小鼠均接受了hUC-MSCs的全身移植,并评估了肾脏功能的恢复情况以及组织病理学变化。

结果

在20%O2(常氧)和5%O2(低氧)条件下培养的细胞在连续传代过程中均稳定表达了MSC特异性表面标志物。低氧培养的细胞至少在16代后仍保持较强的成脂分化和成骨分化潜能,同时具有更强的增殖能力和生长因子分泌能力,表现始终优于常氧培养的细胞。低氧条件还减缓了复制性衰老,抑制了DNA损伤,并减少了与SASP相关的促炎因子(包括IL-6、IL-8和TGF-β)的分泌,同时降低了凋亡率。在糖尿病肾病小鼠模型中,低氧培养的P16代MSCs显著改善了移植后的肾脏功能并减轻了纤维化,表现为24小时尿蛋白、血清肌酐和血尿素氮水平低于常氧培养的MSCs组。

结论

我们首次提供了体内证据,证明低氧培养条件能使高代次的hUC-MSCs(P16代)在糖尿病肾病中保持治疗效力。我们的研究结果表明,低氧通过抑制氧化损伤和SASP的分泌有效减缓了复制性衰老,从而保持了长期培养细胞的增殖能力和旁分泌修复功能。

图形摘要

此图像的替代文本可能是由AI生成的。

背景

间充质干细胞(MSCs)在再生医学和组织工程领域具有巨大潜力。然而,由于其在体内的可用性较低以及在体外扩增过程中会迅速衰老,其临床应用受到限制,这给大规模生产带来了重大挑战。越来越多的证据表明,微环境的氧张力对MSCs的命运起着关键调节作用。本研究旨在系统评估不同氧张力如何影响MSCs的衰老和功能,为优化MSCs的扩增方案以用于临床应用提供依据。

方法

人类脐带来源的间充质干细胞(hUC-MSCs)在常氧(20%O2)和低氧(5%O2)条件下进行连续传代培养,直至其发生衰老。体外分析系统比较了两种氧浓度下连续扩增的细胞群体的增殖情况、细胞周期分布、凋亡和衰老生物标志物。在体内评估中,使用了2型糖尿病肾病小鼠模型来研究治疗效果。每组小鼠均接受了hUC-MSCs的全身移植,并评估了肾脏功能的恢复情况以及组织病理学变化。

结果

在20%O2(常氧)和5%O2(低氧)条件下培养的细胞在连续传代过程中均稳定表达了MSC特异性表面标志物。低氧培养的细胞至少在16代后仍保持较强的成脂分化和成骨分化潜能,同时具有更强的增殖能力和生长因子分泌能力,表现始终优于常氧培养的细胞。低氧条件还减缓了复制性衰老,抑制了DNA损伤,并减少了与SASP相关的促炎因子(包括IL-6、IL-8和TGF-β)的分泌,同时降低了凋亡率。在糖尿病肾病小鼠模型中,低氧培养的P16代MSCs显著改善了移植后的肾脏功能并减轻了纤维化,表现为24小时尿蛋白、血清肌酐和血尿素氮水平低于常氧培养的MSCs组。

结论

我们首次提供了体内证据,证明低氧培养条件能使高代次的hUC-MSCs(P16代)在糖尿病肾病中保持治疗效力。我们的研究结果表明,低氧通过抑制氧化损伤和SASP的分泌有效减缓了复制性衰老,从而保持了长期培养细胞的增殖能力和旁分泌修复功能。

图形摘要

此图像的替代文本可能是由AI生成的。
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