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Enregistrement W2893903899 · doi:10.1186/s13287-018-1005-z

Mechanisms underlying dental-derived stem cell-mediated neurorestoration in neurodegenerative disorders

2018· review· en· W2893903899 sur OpenAlexfundno aff
Syed Shadab Raza, Aurel Popa‐Wagner, Yawer S. Hussain, Mohsin Ali Khan

Notice bibliographique

RevueStem Cell Research & Therapy · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUnitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si InovariiCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésStem cellNeuroscienceBiologyMedicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,188 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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