An Overview of Stem Cell Therapies for Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson’s disease (PD) is referred to as a neurodegenerative disease which is a disease that targets specific brain regions and is characterized by neuronal death. PD is believed to be caused by the loss of nerve cells in the substantia nigra (SN), a dopamine releasing area (Dickson, 2012). Current treatments are directed at alleviating pain symptoms and slowing down the progression of disease, however, no cure currently exists. Recent advances in stem cell therapies raise new possibilities to treat neurodegenerative diseases. Stem cells have the ability to differentiate into neural cells, and thus, could potentially be used to restore neurogenesis and neuroplasticity (Lunn et al., 2011). There exist several cell types that can be applied in therapy including embryonic stem cells (ESCs), neural stem cells (NSCs), induced pluripotent stem cells (iPSCs), and mesenchymal stem cells (MSCs). PD which has localized neural degeneration to the SN may serve as a better model for stem cell therapy and displays greater success when compared to other neurodegenerative diseases that spread to several brain regions (Vasic et al., 2019). This review aims to discuss the several approaches used in stem cell therapy as well as the current challenges and shortcomings of this cell-based therapy.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».