Neuroprotection and Regeneration Strategies for Spinal Cord Repair
Notice bibliographique
Résumé
The journey toward a cure for spinal cord injury (SCI) has taken many paths. In this article, we review these paths, and highlight the clinical applications of these experimental repair strategies. Initial strategies involved attempts at neuroprotection with steroids and other anti-inflammatory drugs. Other anti-ischemia treatments, agents to eliminate the damage from excitotoxicity, and anti-apoptotic agents were also tried. Another avenue involved enhancing the function of the remaining uninjured axons by measures to produce remyelination and medications to improve axonal conduction. In the last two decades there has been a major effort to enhance spinal cord axonal regeneration through a variety of techniques including neutralization of neurite inhibition, administration of neurotrophic factors, implantation of synthetic channels, and transplantation of a variety of cell types. Indeed, several of these strategies have been so promising in animals that clinicians have been stimulated to explore their potential human application. We also examine the different experimental models of SCI used to assess repair, and discuss how the injury model impacts on the assessment of axonal regeneration and functional recovery after SCI. The mechanisms of recovery that may be involved after SCI will be analyzed, and their relevance toward finding a cure for human SCI. Unfortunately, the goal of producing significant functional regeneration of the human spinal cord has not yet been achieved despite the many strategies that have been developed. It is our hope that improved understanding of the mechanisms underlying functional recovery will lead to successful therapeutic strategies in humans.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».