Stem Cell-Based Cell Therapy for Spinal Cord Injury
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic injuries to the spinal cord lead to severe and permanent neurological deficits. Although no effective therapeutic option is currently available, recent animal studies have shown that cellular transplantation strategies hold promise to enhance functional recovery after spinal cord injury (SCI). This review is to analyze the experiments where transplantation of stem/progenitor cells produced successful functional outcome in animal models of SCI. There is no consensus yet on what kind of stem/progenitor cells is an ideal source for cellular grafts. Three kinds of stem/progenitor cells have been utilized in cell therapy in animal models of SCI: embryonic stem cells, bone marrow mesenchymal stem cells, and neural stem cells. Neural stem cells or fate-restricted neuronal or glial progenitor cells were preferably used because they have clear capacity to become neurons or glial cells after transplantation into the injured spinal cord. At least a part of functional deficits after SCI is attributable to chronic progressive demyelination. Therefore, several studies transplanted glial-restricted progenitors or oligodendrocyte precursors to target the demyelination process. Directed differentiation of stem/progenitor cells to oligodendrocyte lineage prior to transplantation or modulation of microenvironment in the injured spinal cord to promote oligodendroglial differentiation seems to be an effective strategy to increase the extent of remyelination. Transplanted stem/progenitor cells can also contribute to promoting axonal regeneration by functioning as cellular scaffolds for growing axons. Combinatorial approaches using polymer scaffolds to fill the lesion cavity or introducing regeneration-promoting genes will greatly increase the efficacy of cellular transplantation strategies for SCI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle