The Inflammatory Milieu of the Degenerate Disc: Is Mesenchymal Stem Cell-based Therapy for Intervertebral Disc Repair a Feasible Approach?
Notice bibliographique
Résumé
Intervertebral disc degeneration is directly linked to chronic low back pain, a condition that affects multitudes of people world-wide and presents tremendous direct and indirect health costs. Water-loss, inflammation and disruption of the extracellular matrix ultimately result in loss of tissue function and associated pain. Cytokines present in degenerate tissue can upregulate protease activity and directly causes pain. Non-invasive therapies provide limited efficacy for pain management, and surgical intervention is therefore often required to treat chronic low back pain. Disc removal can offer immediate pain-relief, however degeneration of adjacent segments can occur and pain can return. To circumvent the caveats of recurring pain and invasive surgeries, stem cell therapy is currently being investigated as a promising means to repair degenerating discs. However, while initial studies have shown promise, few studies have addressed whether stem cell therapies can modulate the inflammatory microenvironment or whether cytokines can affect the ability of the implanted cells to repair damaged tissue. This review focuses briefly on mechanisms of disc degeneration, with more attention given to the role of inflammatory milieu in this process. Cytokine upregulation in disc degeneration, the potential role of toll-like receptor signaling, and effects of these inflammatory factors on stem cells will be discussed. We find that while stem cell differentiation can be negatively influenced by inflammatory cytokines, stem cells can potentially have antiinflammatory effects. We conclude that further investigation of stem cell interactions with the inflammatory microenvironment is required, and that priming of stem cells under various conditions may be necessary for optimal therapeutic value for intervertebral disc repair and pain reduction.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».