Application of stem cells in tissue engineering for defense medicine
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The dynamic nature of modern warfare, including threats and injuries faced by soldiers, necessitates the development of countermeasures that address a wide variety of injuries. Tissue engineering has emerged as a field with the potential to provide contemporary solutions. In this review, discussions focus on the applications of stem cells in tissue engineering to address health risks frequently faced by combatants at war. Human development depends intimately on stem cells, the mysterious precursor to every kind of cell in the body that, with proper instruction, can grow and differentiate into any new tissue or organ. Recent reports have suggested the greater therapeutic effects of the anti-inflammatory, trophic, paracrine and immune-modulatory functions associated with these cells, which induce them to restore normal healing and tissue regeneration by modulating immune reactions, regulating inflammation, and suppressing fibrosis. Therefore, the use of stem cells holds significant promise for the treatment of many battlefield injuries and their complications. These applications include the treatment of injuries to the skin, sensory organs, nervous system tissues, the musculoskeletal system, circulatory/pulmonary tissues and genitals/testicles and of acute radiation syndrome and the development of novel biosensors. The new research developments in these areas suggest that solutions are being developed to reduce critical consequences of wounds and exposures suffered in warfare. Current military applications of stem cell-based therapies are already saving the lives of soldiers who would have died in previous conflicts. Injuries that would have resulted in deaths previously now result in wounds today; similarly, today's permanent wounds may be reduced to tomorrow's bad memories with further advances in stem cell-based therapies.
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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 | 0,016 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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