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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».