Regeneration of Spinal Cord Connectivity Through Stem Cell Transplantation and Biomaterial Scaffolds
Notice bibliographique
Résumé
Significant progress has been made in the treatment of spinal cord injury (SCI). Advances in post-trauma management and intensive rehabilitation have significantly improved the prognosis of SCI and converted what was once an "ailment not to be treated" into a survivable injury, but the cold hard fact is that we still do not have a validated method to improve the paralysis of SCI. The irreversible functional impairment of the injured spinal cord is caused by the disruption of neuronal transduction across the injury lesion, which is brought about by demyelination, axonal degeneration, and loss of synapses. Furthermore, refractory substrates generated in the injured spinal cord inhibit spontaneous recovery. The discovery of the regenerative capability of central nervous system neurons in the proper environment and the verification of neural stem cells in the spinal cord once incited hope that a cure for SCI was on the horizon. That hope was gradually replaced with mounting frustration when neuroprotective drugs, cell transplantation, and strategies to enhance remyelination, axonal regeneration, and neuronal plasticity demonstrated significant improvement in animal models of SCI but did not translate into a cure in human patients. However, recent advances in SCI research have greatly increased our understanding of the fundamental processes underlying SCI and fostered increasing optimism that these multiple treatment strategies are finally coming together to bring about a new era in which we will be able to propose encouraging therapies that will lead to appreciable improvements in SCI patients. In this review, we outline the pathophysiology of SCI that makes the spinal cord refractory to regeneration and discuss the research that has been done with cell replacement and biomaterial implantation strategies, both by itself and as a combined treatment. We will focus on the capacity of these strategies to facilitate the regeneration of neural connectivity necessary to achieve meaningful functional recovery after SCI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».