Practical considerations concerning the use of stem cells for peripheral nerve repair
Notice bibliographique
Résumé
In this review the authors intend to demonstrate the need for supplementing conventional repair of the injured nerve with alternative therapies, namely transplantation of stem or progenitor cells. Although peripheral nerves do exhibit the potential to regenerate axons and reinnervate the end organ, outcome following severe nerve injury, even after repair, remains relatively poor. This is likely because of the extensive injury zone that prevents axon outgrowth. Even if outgrowth does occur, a relatively slow growth rate of regeneration results in prolonged denervation of the distal nerve. Whereas denervated Schwann cells (SCs) are key players in the early regenerative success of peripheral nerves, protracted loss of axonal contact renders Schwann cells unreceptive for axonal regeneration. Given that denervated Schwann cells appear to become effete, one logical approach is to support the distal denervated nerve environment by replacing host cells with those derived exogenously. A number of different sources of stem/precursor cells are being explored for their potential application in the scenario of peripheral nerve injury. The most promising candidate, transplant cells are derived from easily accessible sources such as the skin, bone marrow, or adipose tissue, all of which have demonstrated the capacity to differentiate into Schwann cell-like cells. Although recent studies have shown that stem cells can act as promising and beneficial adjuncts to nerve repair, considerable optimization of these therapies will be required for their potential to be realized in a clinical setting. The authors investigate the relevance of the delivery method (both the number and differentiation state of cells) on experimental outcomes, and seek to clarify whether stem cells must survive and differentiate in the injured nerve to convey a therapeutic effect. As our laboratory uses skin-derived precursor cells (SKPCs) in various nerve injury paradigms, we relate our findings on cell fate to other published studies to demonstrate the need to quantify stem cell survival and differentiation for future studies.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».