Combined Gene and Stem Cell Therapy for Cutaneous Wound Healing
Notice bibliographique
Résumé
In current medical practice, wound therapy remains a clinical challenge and much effort has been focused on the development of novel therapeutic approaches for wound treatment. Gene therapy, initially developed for treatment of congenital defects, represents a promising option for enhancing wound repair. In order to accelerate wound closure, genes encoding for growth factors or cytokines have shown the most potential. The majority of gene delivery systems are based on viral transfection, naked DNA application, high pressure injection, and liposomal vectors. Besides advances stemming from breakthroughs in recombinant growth factors and bioengineered skin, there has been a significant increase in the understanding of stem cell biology in the field of cutaneous wound healing. A variety of sources, such as bone marrow, umbilical cord blood, adipose tissue and skin/hair follicles, have been utilized to isolate stem cells and to modulate the healing response of acute and chronic wounds. Recent data have demonstrated the feasibility of autologous adult stem cell therapy in cutaneous repair and regeneration. Very recently, stem cell based skin engineering in conjunction with gene recombination, in which the stem cells act as both the seed cells and the vehicle for gene delivery to the wound site, represents the most attractive field for generating a regenerative strategy for wound therapy. The aim of this article is to discuss the use and the potential of these novel technologies in order to improve wound healing capacities.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».