Cellular Treatments for Spinal Cord Injury: The Time is Right for Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
More than 1 million people in the United States live with a spinal cord injury (SCI). Despite medical advances, many patients with SCIs still experience substantial neurological disability, with loss of motor, sensory, and autonomic function. Cell therapy is ideally suited to address the multifactorial nature of the secondary events following SCI. Remarkable advances in our understanding of the pathophysiology of SCI, structural and functional magnetic resonance imaging, image-guided micro-neurosurgical techniques, and transplantable cell biology have enabled the use of cell-based regenerative techniques in the clinic. It is important to note that there are more than a dozen recently completed, ongoing, or recruiting cell therapy clinical trials for SCI that reflect the views of many key stakeholders. The field of regenerative neuroscience has reached a stage in which the clinical trials are scientifically and ethically justified. Although experimental models and analysis methods and techniques continue to evolve, no model will completely replicate the human condition. It is recognized that more work with cervical models of contusive/compressive SCI are required in parallel with clinical trials. It is also important that the clinical translation of advances made through well-established and validated experimental approaches in animal models move forward to meet the compelling needs of individuals with SCI and to advance the field of regenerative neuroscience. However, it is imperative that such efforts at translation be done in the most rigorous and informed fashion to determine safety and possible efficacy, and to provide key information to clinicians and basic scientists, which will allow improvements in regenerative techniques and the validation and refinement of existing preclinical animal models and research approaches. The field of regenerative neuroscience should not be stalled at the animal model stage, but instead the clinical trials need to be focused, safe, and ethical, backed up by a robust, translationally relevant preclinical research strategy.
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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 | 0,047 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,009 |
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 ».