The leading edge: Emerging neuroprotective and neuroregenerative cell-based therapies for spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spinal cord injuries (SCIs) are associated with tremendous physical, social, and financial costs for millions of individuals and families worldwide. Rapid delivery of specialized medical and surgical care has reduced mortality; however, long-term functional recovery remains limited. Cell-based therapies represent an exciting neuroprotective and neuroregenerative strategy for SCI. This article summarizes the most promising preclinical and clinical cell approaches to date including transplantation of mesenchymal stem cells, neural stem cells, oligodendrocyte progenitor cells, Schwann cells, and olfactory ensheathing cells, as well as strategies to activate endogenous multipotent cell pools. Throughout, we emphasize the fundamental biology of cell-based therapies, critical features in the pathophysiology of spinal cord injury, and the strengths and limitations of each approach. We also highlight salient completed and ongoing clinical trials worldwide and the bidirectional translation of their findings. We then provide an overview of key adjunct strategies such as trophic factor support to optimize graft survival and differentiation, engineered biomaterials to provide a support scaffold, electrical fields to stimulate migration, and novel approaches to degrade the glial scar. We also discuss important considerations when initiating a clinical trial for a cell therapy such as the logistics of clinical-grade cell line scale-up, cell storage and transportation, and the delivery of cells into humans. We conclude with an outlook on the future of cell-based treatments for SCI and opportunities for interdisciplinary collaboration in the field. Significance statement Traumatic spinal cord injuries (SCIs) result in tremendous lifelong disability and financial burden for millions of patients and caregivers worldwide. Cell-based therapies have emerged as an exciting neuroprotective and neuroregenerative strategy for SCI. This review highlights key preclinical and clinical data in cell therapy with an emphasis on the pathobiology and mechanisms of recovery. Also discussed are adjunct treatments to maximize the efficacy of the grafts. Finally, important translational considerations such as clinical-grade scale-up and delivery techniques are discussed. The article succinctly provides readers with a working knowledge of SCI and cell therapies at the leading edge of research.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».