Stem cell therapy for preventing neonatal diseases in the 21st century: Current understanding and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Diseases of the preterm newborn such as bronchopulmonary dysplasia, necrotizing enterocolitis, cerebral palsy, and hypoxic-ischemic encephalopathy continue to be major causes of infant mortality and long-term morbidity. Effective therapies for the prevention or treatment for these conditions are still lacking as recent clinical trials have shown modest or no benefit. Stem cell therapy is rapidly emerging as a novel therapeutic tool for several neonatal diseases with encouraging pre-clinical results that hold promise for clinical translation. However, there are a number of unanswered questions and facets to the development of stem cell therapy as a clinical intervention. There is much work to be done to fully elucidate the mechanisms by which stem cell therapy is effective (e.g., anti-inflammatory versus pro-angiogenic), identifying important paracrine mediators, and determining the timing and type of therapy (e.g., cellular versus secretomes), as well as patient characteristics that are ideal. Importantly, the interaction between stem cell therapy and current, standard-of-care interventions is nearly completely unknown. In this review, we will focus predominantly on the use of mesenchymal stromal cells for neonatal diseases, highlighting the promises and challenges in clinical translation towards preventing neonatal diseases in the 21st century.
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 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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».