Potential of Stem Cell-Based Therapy for Ischemic Stroke
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ischemic stroke is one of the major health problems worldwide. The only FDA approved antithrombotic drug for acute ischemic stroke is the tissue plasminogen activator (tPA). The very narrow time window of 3-5 hours required to ensure its effectiveness, but tPA’s potential to exacerbate blood-brain barrier (BBB) leakage (thereby increasing hemorrhagic incidents) necessitates a search for therapeutic alternatives. Stem cell based therapy for ischemic stroke seems to be promising candidate. Several studies have been devoted to assessing the therapeutic potential of different types of stem cells such as neural stem cells (NSC), mesenchymal stem cells (MSC), embryonic stem cells (ESC), and human induced pluripotent stem cell-derived neural stem cells (hiPSC-NSCs) as treatments for ischemic stroke. The results of these studies are intriguing but many of them have presented conflicting results. Additionally, the mechanism(s) by which engrafted stem/progenitor cells exert their actions are to a large extent unknown. In this review, we will provide a synopsis of different preclinical and clinical studies related to the use of stem cell based stroke therapy, and explore possible beneficial/ detrimental outcomes associated with the use of different types of stem cells. Moreover, a list of completed and ongoing preclinical and clinical studies is provided, and their major outcomes are discussed. Due to limited/short time window implemented in most of the recorded clinical trials about the use of stem cells as potential therapeutic intervention for stroke, further clinical trials evaluating the efficacy of the intervention in a longer time window after cellular engraftment are still needed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle