Bone Marrow-Derived Stem Cell Therapy for Metastatic Brain Cancers
Notice bibliographique
Résumé
We propose that stem cell therapy may be a potent treatment for metastatic melanoma in the brain. Here we discuss the key role of a leaky blood-brain barrier (BBB) that accompanies the development of brain metastases. We review the need to characterize the immunological and inflammatory responses associated with tumor-derived BBB damage in order to reveal the contribution of this brain pathological alteration to the formation and growth of brain metastatic cancers. Next, we discuss the potential repair of the BBB and attenuation of brain metastasis through transplantation of bone marrow-derived mesenchymal stem cells with the endothelial progenitor cell phenotype. In particular, we review the need for evaluation of the efficacy of stem cell therapy in repairing a disrupted BBB in an effort to reduce neuroinflammation, eventually attenuating brain metastatic cancers. The demonstration of BBB repair through augmented angiogenesis and vasculogenesis will be critical to establishing the potential of stem cell therapy for the treatment/prevention of metastatic brain tumors. The overarching hypothesis we advanced here is that BBB breakdown is closely associated with brain metastatic cancers of melanoma, exacerbating the inflammatory response of the brain during metastasis, and ultimately worsening the outcome of metastatic brain cancers. Abrogating this leaky BBB-mediated inflammation via stem cell therapy represents a paradigm-shifting approach to treating brain cancer. This review article discusses the pros and cons of cell therapy for melanoma brain metastases.
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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) | 0,002 | 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 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 ».