Mesenchymal Stromal Cell-Based Therapy: New Perspectives and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Stem cells have been the focus of intense research opening up new possibilities for the treatment of various diseases. Mesenchymal stromal cells (MSCs) are multipotent cells with relevant immunomodulatory properties and are thus considered as a promising new strategy for immune disease management. To enhance their efficiency, several issues related to both MSC biology and functions are needed to be identified and, most importantly, well clarified. The sources from which MSCs are isolated are diverse and might affect their properties. Both clinicians and scientists need to handle a phenotypic-characterized population of MSCs, particularly regarding their immunological profile. Moreover, it is now recognized that the tissue-reparative effects of MSCs are based on their immunomodulatory functions that are activated following a priming/licensing step. Thus, finding the best ways to pre-conditionate MSCs before their injection will strengthen their activity potential. Finally, soluble elements derived from MSC-secretome, including extracellular vesicles (EVs), have been proposed as a cell-free alternative tool for therapeutic medicine. Collectively, these features have to be considered and developed to ensure the efficiency and safety of MSC-based therapy. By participating to this Special Issue "Mesenchymal Stem/Stromal Cells in Immunity and Disease", your valuable contribution will certainly enrich the content and discussion related to the thematic of MSCs.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».