Novel insights for improving the therapeutic safety and efficiency of mesenchymal stromal cells
Notice bibliographique
Résumé
Mesenchymal stromal cells (MSCs) have attracted great interest in the field of regenerative medicine.They can home to damaged tissue, where they can exert pro-regenerative and anti-inflammatory properties.These therapeutic effects involve the secretion of growth factors, cytokines, and chemokines.Moreover, the functions of MSCs could be mediated by extracellular vesicles (EVs) that shuttle various signaling messengers.Although preclinical studies and clinical trials have demonstrated promising therapeutic results, the efficiency and the safety of MSCs need to be improved.After transplantation, MSCs face harsh environmental conditions, which likely dampen their therapeutic efficacy.A possible strategy aiming to improve the survival and therapeutic functions of MSCs needs to be developed.The preconditioning of MSCs ex vivo would strength their capacities by preparing them to survive and to better function in this hostile environment.In this review, we will discuss several preconditioning approaches that may improve the therapeutic capacity of MSCs.As stated above, EVs can recapitulate the beneficial effects of MSCs and may help avoid many risks associated with cell transplantation.As a result, this novel type of cell-free therapy may be safer and more efficient than the whole cell product.We will, therefore, also discuss current knowledge regarding the therapeutic properties of MSC-derived EVs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».