Therapeutic potential of amniotic fluid-derived cells for treating the injured nervous system
Notice bibliographique
Résumé
There is a need for improved therapy for acquired brain injury, which has proven resistant to treatment by numerous drugs in clinical trials and continues to represent one of the leading causes of disability worldwide. Research into cell-based therapies for the treatment of brain injury is growing rapidly, but the ideal cell source has yet to be determined. Subpopulations of cells found in amniotic fluid, which is readily obtained during routine amniocentesis, can be easily expanded in culture, have multipotent differentiation capacity, are non-tumourigenic, and avoid the ethical complications associated with embryonic stem cells, making them a promising cell source for therapeutic purposes. Beneficial effects of amniotic fluid cell transplantation have been reported in various models of nervous system injury. However, evidence that amniotic fluid cells can differentiate into mature, functional neurons in vivo and incorporate into the existing circuitry to replace lost or damaged neurons is lacking. The mechanisms by which amniotic fluid cells improve outcomes after experimental nervous system injury remain unclear. However, studies reporting the expression and release of neurotrophic, angiogenic, and immunomodulatory factors by amniotic fluid cells suggest they may provide neuroprotection and (or) stimulate endogenous repair and remodelling processes in the injured nervous system. In this paper, we address recent research related to the neuronal differentiation of amniotic fluid-derived cells, the therapeutic efficacy of these cells in animal models of nervous system injury, and the possible mechanisms mediating the positive outcomes achieved by amniotic fluid cell transplantation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».