Review of Recent Clinical Developments and Patents for the Treatment of Autoimmune and Inflammatory Diseases by Mesenchymal Stromal Cells
Notice bibliographique
Résumé
Recent observations that human mesenchymal stromal cells (MSCs) are non-immunogenic and possess the capacity to modulate the responses of immune cells has caused a fundamental paradigm shift in exploiting the therapeutic potential of MSCs. While MSCs are still being considered for regenerative purposes, particularly for musculoskeletal diseases, their role in treating inflammatory conditions, wound healing and immune diseases is receiving more and more attention. Studies in animal models using human MSCs have been encouraging. However, clinical results using MSCs for treatment of autoimmune diseases including Crohns Disease, Systemic Lupus Erythematosus and Multiple Sclerosis have been mixed. Conflicting results have also been obtained in using allogeneic MSCs to treat acute, steroid-refractory graftversus- host disease (GvHD). This review examines the different clinical results and cites mechanistic in vitro and preclinical studies to provide some insight into these results. Recent patents and applications pertaining to the use of MSCs from various sources for treating autoimmune and inflammatory diseases and disorders, and technologies to enhance or suppress this immune modulation are also discussed. Keywords: Autoimmune diseases, graft-versus-host disease, immune suppression, inflammatory cytokines, mesenchymal stromal cells, T cells, Tregs, TYPE I DIABETES, RHEUMATOID ARTHRITIS
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».