Extracellular Vesicles as a Potential Therapy for Neonatal Conditions: State of the Art and Challenges in Clinical Translation
Notice bibliographique
Résumé
Despite advances in intensive care, several neonatal conditions typically due to prematurity affect vital organs and are associated with high mortality and long-term morbidities. Current treatment strategies for these babies are only partially successful or are effective only in selected patients. Regenerative medicine has been shown to be a promising option for these conditions at an experimental level, but still warrants further exploration for the development of optimal treatment. Although stem cell-based therapy has emerged as a treatment option, studies have shown that it is associated with potential risks and hazards, especially in the fragile population of babies. Recently, extracellular vesicles (EVs) have emerged as an attractive therapeutic alternative that holds great regenerative potential and is cell-free. EVs are nanosized particles endogenously produced by cells that mediate intercellular communication through the transfer of their cargo. Currently, EVs are garnering considerable attention as they are the key effectors of stem cell paracrine signaling and can epigenetically regulate target cell genes through the release of RNA species, such as microRNA. Herein, we review the emerging literature on the therapeutic potential of EVs derived from different sources for the treatment of neonatal conditions that affect the brain, retinas, spine, lungs, and intestines and discuss the challenges for the translation of EVs into clinical practice.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».