State of the field: cellular and exosomal therapeutic approaches in vascular regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Pathologies of the vasculature including the microvasculature are often complex in nature, leading to loss of physiological homeostatic regulation of patency and adequate perfusion to match tissue metabolic demands. Microvascular dysfunction is a key underlying element in the majority of pathologies of failing organs and tissues. Contributing pathological factors to this dysfunction include oxidative stress, mitochondrial dysfunction, endoplasmic reticular (ER) stress, endothelial dysfunction, loss of angiogenic potential and vascular density, and greater senescence and apoptosis. In many clinical settings, current pharmacologic strategies use a single or narrow targeted approach to address symptoms of pathology rather than a comprehensive and multifaceted approach to address their root cause. To address this, efforts have been heavily focused on cellular therapies and cell-free therapies (e.g., exosomes) that can tackle the multifaceted etiology of vascular and microvascular dysfunction. In this review, we discuss 1) the state of the field in terms of common therapeutic cell population isolation techniques, their unique characteristics, and their advantages and disadvantages, 2) common molecular mechanisms of cell therapies to restore vascularization and/or vascular function, 3) arguments for and against allogeneic versus autologous applications of cell therapies, 4) emerging strategies to optimize and enhance cell therapies through priming and preconditioning, and, finally, 5) emerging strategies to bolster therapeutic effect. Relevant and recent clinical and animal studies using cellular therapies to restore vascular function or pathologic tissue health by way of improved vascularization are highlighted throughout these sections.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».