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Enregistrement W2171445986 · doi:10.1155/2011/207326

Bone Marrow Stem Cell Derived Paracrine Factors for Regenerative Medicine: Current Perspectives and Therapeutic Potential

2010· article· en· W2171445986 sur OpenAlexafffund
Tom J. Burdon, Arghya Paul, Nicolas Noiseux, Satya Prakash, Dominique Shum‐Tim

Notice bibliographique

RevueBone Marrow Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensRoyal Victoria HospitalMontreal General HospitalUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésHoming (biology)MedicineParacrine signallingStem cellRegenerative medicineStem-cell therapyBone marrowBone Marrow Stem CellChemokineCell therapyImmunologyNeuroscienceBioinformaticsCancer researchInflammationReceptorCell biologyPathologyInternal medicineMesenchymal stem cellBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the past several years, there has been intense research in the field of bone marrow-derived stem cell (BMSC) therapy to facilitate its translation into clinical setting. Although a lot has been accomplished, plenty of challenges lie ahead. Furthermore, there is a growing body of evidence showing that administration of BMSC-derived conditioned media (BMSC-CM) can recapitulate the beneficial effects observed after stem cell therapy. BMSCs produce a wide range of cytokines and chemokines that have, until now, shown extensive therapeutic potential. These paracrine mechanisms could be as diverse as stimulating receptor-mediated survival pathways, inducing stem cell homing and differentiation or regulating the anti-inflammatory effects in wounded areas. The current review reflects the rapid shift of interest from BMSC to BMSC-CM to alleviate many logistical and technical issues regarding cell therapy and evaluates its future potential as an effective regenerative therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations155
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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