Wielding the Double‐Edged Sword of Inflammation: Building Biomaterial‐Based Strategies for Immunomodulation in Ischemic Stroke Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stroke is a leading cause of disability with no current treatment to regenerate lost brain tissue. Innovative preclinical and clinical trials have attempted to improve stroke recovery by promoting cell survival, downregulating astrogliosis and inflammation, and improving neurogenesis and angiogenesis; however, the complexity of stroke pathophysiology raises many challenges. Previous attempts to grossly inhibit the inflammatory reaction failed to improve stroke outcomes, prompting scientists to explore selective modulation rather than unbiased inhibition. Although experimental studies involving immunomodulation are successful, strategies have largely failed in the clinic. Some of these approaches are hindered by poor delivery efficiency or cell survival, challenges that could be at least partially overcome using biomaterials. Biomaterials may enhance immunomodulatory processes by improving drug and cell delivery to the injured tissue. Furthermore, the materials themselves can support healing and may be designed to act as immunomodulators, thereby contributing to tissue regeneration and endogenous repair processes. Described here are novel biomaterial‐based strategies to modulate the immune response after ischemic stroke, with an emphasis on extracellular matrix mimetics and hydrogels for local delivery of drugs and cells. Finally, a future perspective is described, highlighting the potential of these therapies to achieve clinical translation and improve patients’ functional repair.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».