Gingiva as a Source of Stem Cells with Therapeutic Potential
Notice bibliographique
Résumé
Postnatal connective tissues contain phenotypically heterogeneous cells populations that include distinct fibroblast subpopulations, pericytes, myofibroblasts, fibrocytes, and tissue-specific mesenchymal stem cells (MSCs). These cells play key roles in tissue development, maintenance, and repair and contribute to various pathologies. Depending on the origin of tissue, connective tissue cells, including MSCs, have different phenotypes. Understanding the identity and specific functions of these distinct tissue-specific cell populations may allow researchers to develop better treatment modalities for tissue regeneration and find novel approaches to prevent pathological conditions. Interestingly, MSCs from adult oral mucosal gingiva possess distinct characteristics, including neural crest origin, multipotent differentiation capacity, fetal-like phenotype, and potent immunomodulatory properties. These characteristics and an easy, relatively noninvasive access to gingival tissue, and fast tissue regeneration after tissue biopsy make gingiva an attractive target for cell isolation for therapeutic purposes aiming to promote tissue regeneration and fast, scar-free wound healing. The purpose of this review is to discuss the identity, phenotypical heterogeneity, and function of gingival MSCs and summarize what is currently known about their properties, role in scar-free healing, and their future therapeutic potential.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».