Reparación de la lesión medular mediante trasplante de células aldainoglia e inhibición de la actividad RhoGTPasa.
Notice bibliographique
Résumé
A possible therapy for repairing a spinal cord injury (SCI) is the effective modulation of cellular and molecular elements involved in the process of glial scarring. The aldainoglia cells are neural precursor cells with a high capacity to differentiate into neurons and promote growth, ensheathment and axonal myelination of resident neurons. These important features of the aldainoglia can be combined with the specific inhibition of RhoGTPase activity in astroglia and microglia that produces a reduction in glial proliferation, retraction of astroglial cells and production of myelin by oligodendrocytes. We have been working in experimental models of CNS injury, such as spinal cord contusion in rats and striatal lacunar infarction in mice; and we observed that administration of glycolipid inhibitor for RhoGTPase or aldainoglia cells, respectively, produced a significant increase in the functional recovery in treated animals. A therapy that combines both treatments with neuro-regenerative properties is quite desired in the treatment of SCI because a functional potentiation of neurons and oligodendrocytes, would result in a better recovery of locomotor rhythm. Here we propose that the treatment of spinal cord injuries with aldainoglia obtained from neurospheres, plus the local administration of an inhibitor of RhoGTPases have an additive effect that could be facilitate recovery after SCI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».