Mechanisms underlying dental-derived stem cell-mediated neurorestoration in neurodegenerative disorders
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
BACKGROUND: Neurodegenerative disorders have a complex pathology and are characterized by a progressive loss of neuronal architecture in the brain or spinal cord. Neuroprotective agents have demonstrated promising results at the preclinical stage, but this has not been confirmed at the clinical stage. Thus far, no neuroprotective drug that can prevent neuronal degeneration in patients with neurodegenerative disorders is available. MAIN BODY: Recent studies have focused on neurorestorative measures, such as cell-based therapy, rather than neuroprotective treatment. The utility of cell-based approaches for the treatment of neurodegenerative disorders has been explored extensively, and the results have been somewhat promising with regard to reversing the outcome. Because of their neural crest origin, ease of harvest, accessibility, ethical suitability, and potential to differentiate into the neurogenic lineage, dental-derived stem cells (DSCs) have become an attractive source for cell-based neurorestoration therapies. In the present review, we summarize the possible use of DSC-based neurorestoration therapy as an alternative treatment for neurodegenerative disorders, with a particular emphasis on the mechanism underlying recovery in neurodegenerative disorders. CONCLUSION: Transplantation research in neurodegenerative diseases should aim to understand the mechanism providing benefits both at the molecular and functional level. Due to their ease of accessibility, plasticity, and ethical suitability, DSCs hold promise to overcome the existing challenges in the field of neurodegeneration through multiple mechanisms, such as cell replacement, bystander effect, vasculogenesis, synaptogenesis, immunomodulation, and by inhibiting apoptosis.
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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