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Enregistrement W3045013597 · doi:10.1002/sctm.19-0135

The leading edge: Emerging neuroprotective and neuroregenerative cell-based therapies for spinal cord injury

2020· review· en· W3045013597 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueStem Cells Translational Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensKrembil FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésSpinal cord injuryMedicineNeuroscienceNeuroprotectionCell therapyOlfactory ensheathing gliaMesenchymal stem cellTransplantationProgenitor cellStem-cell therapyStem cellNeural stem cellClinical trialSpinal cordBioinformaticsPathologyBiologySurgeryCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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