Applying hiPSCs and Biomaterials Towards an Understanding and Treatment of Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) is the leading cause of disability and mortality in children and young adults and has a profound impact on the socio-economic wellbeing of patients and their families. Initially, brain damage is caused by mechanical stress-induced axonal injury and vascular dysfunction, which can include hemorrhage, blood-brain barrier disruption, and ischemia. Subsequent neuronal degeneration, chronic inflammation, demyelination, oxidative stress, and the spread of excitotoxicity can further aggravate disease pathology. Thus, TBI treatment requires prompt intervention to protect against neuronal and vascular degeneration. Rapid advances in the field of stem cells (SCs) have revolutionized the prospect of repairing brain function following TBI. However, more than that, SCs can contribute substantially to our knowledge of this multifaced pathology. Research, based on human induced pluripotent SCs (hiPSCs) can help decode the molecular pathways of degeneration and recovery of neuronal and glial function, which makes these cells valuable tools for drug screening. Additionally, experimental approaches that include hiPSC-derived engineered tissues (brain organoids and bio-printed constructs) and biomaterials represent a step forward for the field of regenerative medicine since they provide a more suitable microenvironment that enhances cell survival and grafting success. In this review, we highlight the important role of hiPSCs in better understanding the molecular pathways of TBI-related pathology and in developing novel therapeutic approaches, building on where we are at present. We summarize some of the most relevant findings for regenerative therapies using biomaterials and outline key challenges for TBI treatments that remain to be addressed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».