Stem cell therapy for heart failure: Medical breakthrough, or dead end?
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure continues to be one of the leading causes of morbidity and mortality worldwide. Myocardial infarction is the primary causative agent of chronic heart failure resulting in cardiomyocyte necrosis and the subsequent formation of fibrotic scar tissue. Current pharmacological and non-pharmacological therapies focus on managing symptoms of heart failure yet remain unable to reverse the underlying pathology. Heart transplantation usually cannot be relied on, as there is a major discrepancy between the availability of donors and recipients. As a result, heart failure carries a poor prognosis and high mortality rate. As the heart lacks significant endogenous regeneration potential, novel therapeutic approaches have incorporated the use of stem cells as a vehicle to treat heart failure as they possess the ability to self-renew and differentiate into multiple cell lineages and tissues. This review will discuss past, present, and future clinical trials, factors that influence stem cell therapy outcomes as well as ethical and safety considerations. Preclinical and clinical studies have shown a wide spectrum of outcomes when applying stem cells to improve cardiac function. This may reflect the infancy of clinical trials and the limited knowledge on the optimal cell type, dosing, route of administration, patient parameters and other important variables that contribute to successful stem cell therapy. Nonetheless, the field of stem cell therapeutics continues to advance at an unprecedented pace. We remain cautiously optimistic that stem cells will play a role in heart failure management in years to come.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».