Current status of experimental cell replacement approaches to spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Despite advances in medical and surgical care, the current clinical therapies for spinal cord injury (SCI) are largely ineffective. During the last 2 decades, the search for new therapies has been revolutionized by the discovery of stem cells, which has inspired scientists and clinicians to search for a stem cell-based reparative approaches to many diseases, including neurotrauma. In the present study, the authors briefly summarize current knowledge related to the pathophysiology of SCI, including the concepts of primary and secondary injury and the importance of posttraumatic demyelination. Key inhibitory obstacles that impede axonal regeneration include the glial scar and a number of myelin inhibitory molecules including Nogo. Recent advancements in cell replacement therapy as a therapeutic strategy for SCI are summarized. The strategies include the use of pluripotent human stem cells, embryonic stem cells, and a number of adult-derived stem and progenitor cells such as mesenchymal stem cells, Schwann cells, olfactory ensheathing cells, and adult-derived neural precursor cells. Although current strategies to repair the subacutely injured cord appear promising, many obstacles continue to render the treatment of chronic injuries challenging. Nonetheless, the future for stem cell-based reparative strategies for treating SCI appears bright.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».