Advances in Stem Cell and Cell-Based Gene Therapy Approaches for Experimental Acute Lung Injury: A Review of Preclinical Studies
Notice bibliographique
Résumé
Given the failure of pharmacological interventions in acute respiratory distress syndrome (ARDS), researchers have been actively pursuing novel strategies to treat this devastating, life-threatening condition commonly seen in the intensive care unit. There has been considerable research on harnessing the reparative properties of stem and progenitor cells to develop more effective therapeutic approaches for respiratory diseases with limited treatment options, such as ARDS. This review discusses the preclinical literature on the use of stem and progenitor cell therapy and cell-based gene therapy for the treatment of preclinical animal models of acute lung injury (ALI). A variety of cell types that have been used in preclinical models of ALI, such as mesenchymal stem cells, endothelial progenitor cells, and induced pluripotent stem cells, were evaluated. At present, two phase I trials have been completed and one phase I/II clinical trial is well underway in order to translate the therapeutic benefit gleaned from preclinical studies in complex animal models of ALI to patients with ARDS, paving the way for what could potentially develop into transformative therapy for critically ill patients. As we await the results of these early cell therapy trials, future success of stem cell therapy for ARDS will depend on selection of the most appropriate cell type, route and timing of cell delivery, enhancing effectiveness of cells (i.e., potency), and potentially combining beneficial cells and genes (cell-based gene therapy) to maximize therapeutic efficacy. The experimental models and scientific methods exploited to date have provided researchers with invaluable knowledge that will be leveraged to engineer cells with enhanced therapeutic capabilities for use in the next generation of clinical trials.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 ».