Mesenchymal stromal cell-derived extracellular vesicles for regenerative therapy and immune modulation: Progress and challenges toward clinical application
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extracellular vesicles (EVs) derived from mesenchymal stromal cells (MSCs) have emerged as a promising form of regenerative therapy and immune modulation. Fundamental advances in our understanding of MSCs and EVs have allowed these fields to merge and create potential cell-free therapy options that are cell-based. EVs contain active cargo including proteins, microRNA, and mRNA species that can impact signaling responses in target cells to modify inflammatory and repair responses. Increasing numbers of preclinical studies in animals with various types of injury models have been published that demonstrate the potential impact of MSC-EV therapy. Although the emergence of registered clinical protocols suggests translation to clinical application has already begun, several barriers to more widespread clinical adoption remain. In this review, we highlight the progress made in MSC-derived small EV-based therapy by summarizing aspects pertaining to the starting material for MSC expansion, EV production, and isolation methods, studies from preclinical models that have established a foundation of knowledge to support translation into the patient setting, and potential barriers to overcome on the path to clinical application. Significance statement Mesenchymal stromal cell-derived extracellular vesicles are a promising cell-free therapy for regenerative medicine and immune modulation with growing evidence from preclinical animal studies. Bioactive cargo in extracellular vesicles, including proteins, microRNA, and mRNA species, can impact signaling responses in target cells to modify inflammatory and repair responses. Although translation to clinical application has already begun, several barriers to more widespread clinical adoption remain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle