Insights Into the Role and Potential of Schwann Cells for Peripheral Nerve Repair From Studies of Development and Injury
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral nerve injuries arising from trauma or disease can lead to sensory and motor deficits and neuropathic pain. Despite the purported ability of the peripheral nerve to self-repair, lifelong disability is common. New molecular and cellular insights have begun to reveal why the peripheral nerve has limited repair capacity. The peripheral nerve is primarily comprised of axons and Schwann cells, the supporting glial cells that produce myelin to facilitate the rapid conduction of electrical impulses. Schwann cells are required for successful nerve regeneration; they partially "de-differentiate" in response to injury, re-initiating the expression of developmental genes that support nerve repair. However, Schwann cell dysfunction, which occurs in chronic nerve injury, disease, and aging, limits their capacity to support endogenous repair, worsening patient outcomes. Cell replacement-based therapeutic approaches using exogenous Schwann cells could be curative, but not all Schwann cells have a "repair" phenotype, defined as the ability to promote axonal growth, maintain a proliferative phenotype, and remyelinate axons. Two cell replacement strategies are being championed for peripheral nerve repair: prospective isolation of "repair" Schwann cells for autologous cell transplants, which is hampered by supply challenges, and directed differentiation of pluripotent stem cells or lineage conversion of accessible somatic cells to induced Schwann cells, with the potential of "unlimited" supply. All approaches require a solid understanding of the molecular mechanisms guiding Schwann cell development and the repair phenotype, which we review herein. Together these studies provide essential context for current efforts to design glial cell-based therapies for peripheral nerve regeneration.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».