Achievements and Challenges in Transplantation of Mesenchymal Stem Cells in Otorhinolaryngology
Notice bibliographique
Résumé
Otorhinolaryngology enrolls head and neck surgery in various tissues such as ear, nose, and throat (ENT) that govern different activities such as hearing, breathing, smelling, production of vocal sounds, the balance, deglutition, facial animation, air filtration and humidification, and articulation during speech, while absence of these functions can lead to high morbidity and even mortality. Conventional therapies for head and neck damaged tissues include grafts, transplants, and artificial materials, but grafts have limited availability and cause morbidity in the donor site. To improve these limitations, regenerative medicine, as a novel and rapidly growing field, has opened a new therapeutic window in otorhinolaryngology by using cell transplantation to target the healing and replacement of injured tissues. There is a high risk of rejection and tumor formation for transplantation of embryonic stem cells (ESCs) and induced pluripotent stem cells (iPSCs); mesenchymal stem cells (MSCs) lack these drawbacks. They have easy expansion and antiapoptotic properties with a wide range of healing and aesthetic functions that make them a novel candidate in otorhinolaryngology for craniofacial defects and diseases and hold immense promise for bone tissue healing; even the tissue sources and types of MSCs, the method of cell introduction and their preparation quality can influence the final outcome in the injured tissue. In this review, we demonstrated the anti-inflammatory and immunomodulatory properties of MSCs, from different sources, to be safely used for cell-based therapies in otorhinolaryngology, while their achievements and challenges have been described too.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».