Stem Cell Therapy for Burns: Story so Far
Notice bibliographique
Résumé
Burn injuries affect approximately 11 million people annually, with fatalities amounting up to 180,000. Burn injuries constitute a global health issue associated with high morbidity and mortality. Recent years have seen advancements in regenerative medicine for burn wound healing encompassing stem cells and stem cell-derived products such as exosomes and conditioned media with promising results compared to current treatment approaches. Sources of stem cells used for treatment vary ranging from hair follicle stem cells, embryonic stem cells, umbilical cord stem cells, to mesenchymal stem cells, such as adipose-derived mesenchymal stem cells, bone marrow-derived mesenchymal stem cells, and even stem cells harvested from discarded burn tissue. Stem cells utilize various pathways for wound healing, such as PI3/AKT pathway, WNT-β catenin pathway, TGF-β pathway, Notch and Hedgehog signaling pathway. Due to the paracrine signaling mechanism of stem cells, exosomes and conditioned media derived from stem cells have also been utilized in burn wound therapy. As exosomes and conditioned media are cell-free therapy and contain various biomolecules that facilitate wound healing, they are gaining popularity as an alternative treatment strategy with significant improvement in outcomes. The treatment is provided either as direct injections or embedded in a natural/artificial scaffold. This paper reviews in detail the different sources of stem cells, stem cell-derived products, their efficacy in burn wound repair, associated signaling pathways and modes of delivery for wound healing.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».