Stem cells derived from burned skin - The future of burn care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thermal injuries affect millions of adults and children worldwide and are associated with high morbidity and mortality. The key determinant for the survival of burns is rapid wound healing. Large wounds exceed intrinsic wound-healing capacities, and the currently available coverage materials are insufficient due to lack of cellularity, availability or immunological rejection. METHODS: Using the surgically debrided tissue, we isolated viable cells from burned skin. The isolated cells cultured in tissue culture dishes and characterized. FINDINGS: We report here that debrided burned skin, which is routinely excised from patients and otherwise considered medical waste and unconsciously discarded, contains viable, undamaged cells which show characteristics of mesenchymal skin stem cells. Those cells can be extracted, characterized, expanded, and incorporated into created epidermal-dermal substitutes to promote wound healing in immune-compromised mice and Yorkshire pigs without adverse side effects. INTERPRETATION: These findings are of paramount importance and provide an ideal cell source for autologous skin regeneration. Furthermore, this study highlights that skin contains progenitor cells resistant to thermal stress. FUND: Canadian Institutes of Health Research # 123336. CFI Leader's Opportunity Fund: Project # 25407 National Institutes of Health 2R01GM087285-05A1. EMHSeed: Fund: 500463, A generous donation from Toronto Hydro. Integra© Life Science Company provided the meshed bilayer Integra© for porcine experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».