Passage-Dependent Size Distributions of Human-Derived Cells: Implications for Metabolic Assays
Botte E., Mancini P., Magliaro C., Ahluwalia A.
การศึกษาในห้องปฏิบัติการ ตีพิมพ์ในวารสาร FASEB J ปี 2026 — สรุปอัตโนมัติจากบทคัดย่อ PubMed
หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป
- ระดับ A · หลักฐานทางคลินิกค่อนข้างแข็งแรง
- ระดับ B · หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวก
- ระดับ C · งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์
- ระดับ D · รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง
- กำลังศึกษาเพิ่มเติม · หัวข้อใหม่ที่นักวิจัยกำลังสำรวจอย่างต่อเนื่อง
ข้อมูลหน้านี้ดึงมาจากฐานข้อมูล PubMed โดยตรง คำอธิบายภาษาไทยเป็นสรุปอัตโนมัติจากข้อมูลบรรณานุกรมและบทคัดย่อ ไม่ใช่การแปลทั้งฉบับ และไม่ใช่คำแนะนำทางการแพทย์
- ประเภทการศึกษา
- การศึกษาในห้องปฏิบัติการ
- วารสาร
- FASEB J (2026)
- จำนวนผู้เข้าร่วม (จากบทคัดย่อ)
- —
- แหล่งข้อมูล
- Europe PMC
- PMID
- 42268592
- PMCID
- PMC13252009
- DOI
- 10.1096/fj.202600816rr
บทคัดย่อ (ต้นฉบับภาษาอังกฤษ)
Biological noise is ubiquitous in living systems; yet, it is often neglected in cell-based experiments, potentially biasing data interpretation. We provide a quantitative characterization of single-cell equivalent diameter distributions in six human cell types using cell counting. By analyzing thousands of cells over passage number, we show that cell size is phenotype dependent and varies significantly with passage, with most cell types exhibiting a progressive reduction in median diameter. This variability is structured: When diameters are converted to masses, the distributions obey scaling laws, revealing conserved statistical properties of human cells in culture. Because key physiological processes such as metabolism scale with cell mass, passage-dependent shifts in diameter distributions can propagate into functional readouts. We show that changes in cell size are sufficient to bias estimates of construct-level metabolic rate, potentially confounding the interpretation of size-normalized assays and treatment effects. Our results highlight that biological noise in vitro is a source of statistical structure that enables scaling analyses and a dynamic property that, if ignored, can lead to systematic misinterpretation of experimental outcomes. Accounting for size distributions and their evolution over passages may therefore improve experimental design, data interpretation, and
สิ่งที่งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์
- • งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่า SVF เป็นการรักษาที่ได้รับการรับรอง หรือใช้แทนการรักษามาตรฐานได้
- • เป็นการศึกษาก่อนคลินิก ผลในสัตว์ทดลองหรือห้องปฏิบัติการไม่สามารถนำมาสรุปผลในมนุษย์ได้
ระดับหลักฐาน
หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป
ดูวิธีจัดระดับหลักฐานดูงานวิจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง
กรองห้องสมุดงานวิจัยด้วยชื่อเรื่อง ชื่อผู้เขียน หรือปีที่ตีพิมพ์ของงานวิจัยนี้