Extracellular Matrix and Oxidative Stress Following Traumatic Spinal Cord Injury: Physiological and Pathophysiological Roles and Opportunities for Therapeutic Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Significance: Traumatic spinal cord injury (SCI) causes significant disruption to neuronal, glial, vascular, and extracellular elements. The spinal cord extracellular matrix (ECM) comprises structural and communication proteins that are involved in reparative and regenerative processes after SCI. In the healthy spinal cord, the ECM helps maintain spinal cord homeostasis. After SCI, the damaged ECM limits plasticity and contributes to inflammation through the expression of damage-associated molecules such as proteoglycans. Recent Advances: Considerable insights have been gained by characterizing the origins of the gliotic and fibrotic scars, which not only reduce the spread of injury but also limit neuroregeneration. These properties likely limit the success of therapies used to treat patients with SCI. The ECM, which is a major contributor to the scars and normal physiological functions of the spinal cord, represents an exciting therapeutic target to enhance recovery post-SCI. Critical Issue: Various ECM-based preclinical therapies have been developed. These include disrupting scar components, inhibiting activity of ECM metalloproteinases, and maintaining iron homeostasis. Biomaterials have also been explored. However, the majority of these treatments have not experienced successful clinical translation. This could be due to the ECM and scars' polarizing roles. Future Directions: This review surveys the complexity involved in spinal ECM modifications, discusses new ECM-based combinatorial strategies, and explores the biomaterials evaluated in clinical trials, which hope to introduce new treatments that enhance recovery after SCI. These topics will incorporate oxidative species, which are both beneficial and harmful in reparative and regenerative processes after SCI, and not often assessed in pertinent literature. Antioxid. Redox Signal . 37, 184–207.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».