Current Stem Cell Delivery Methods for Myocardial Repair
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure commonly results from an irreparable damage due to cardiovascular diseases (CVDs), the leading cause of morbidity and mortality in the United States. In recent years, the rapid advancements in stem cell research have garnered much praise for paving the way to novel therapies in reversing myocardial injuries. Cell types currently investigated for cellular delivery include embryonic stem cells (ESCs), induced pluripotent stem cells (iPSCs), and adult stem cell lineages such as skeletal myoblasts, bone-marrow-derived stem cells (BMSCs), mesenchymal stem cells (MSCs), and cardiac stem cells (CSCs). To engraft these cells into patients' damaged myocardium, a variety of approaches (intramyocardial, transendocardial, transcoronary, venous, intravenous, intracoronary artery and retrograde venous administrations and bioengineered tissue transplantation) have been developed and explored. In this paper, we will discuss the pros and cons of these delivery modalities, the current state of their therapeutic potentials, and a multifaceted evaluation of their reported clinical feasibility, safety, and efficacy. While the issues of optimal delivery approach, the best progenitor stem cell type, the most effective dose, and timing of administration remain to be addressed, we are highly optimistic that stem cell therapy will provide a clinically viable option for myocardial regeneration.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».