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Enregistrement W2804368249 · doi:10.1186/s13287-018-0802-8

Strategies to improve the therapeutic effects of mesenchymal stromal cells in respiratory diseases

2018· review· en· W2804368249 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStem Cell Research & Therapy · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinistério da SaúdeCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMesenchymal stem cellMedicineStromal cellRespiratory systemImmunologyStem cellBioinformaticsPharmacologyCancer researchBiologyPathologyInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to their anti-inflammatory, antiapoptotic, antimicrobial, and antifibrotic properties, mesenchymal stromal cells (MSCs) have been considered a promising alternative for treatment of respiratory diseases. Nevertheless, even though MSC administration has been demonstrated to be safe in clinical trials, to date, few studies have shown evidence of MSC efficacy in respiratory diseases. The present review describes strategies to enhance the beneficial effects of MSCs, including preconditioning (under hypoxia, oxidative stress, heat shock, serum deprivation, and exposure to inflammatory biological samples) and genetic manipulation. These strategies can variably promote increases in MSC survival rates, by inducing expression of cytoprotective genes, as well as increase MSC potency by improving secretion of reparative factors. Furthermore, these strategies have been demonstrated to enhance the beneficial effects of MSCs in preclinical lung disease models. However, there is still a long way to go before such strategies can be translated from bench to bedside.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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