Secretomes as an emerging class of bioactive ingredients for enhanced cosmeceutical applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Skin ageing is predominantly caused by either intrinsic or extrinsic factors, leading to undesirable skin features. Advancements in both molecular and cellular fields have created possibilities in developing novel stem cell-derived active ingredients for cosmeceutical applications and the beauty industry. Mesenchymal stromal cell (MSC)-derived secretomes or conditioned media hold great promise for advancing skin repair and regeneration due to the presence of varying cytokines. These cytokines signal our cells and trigger biological mechanisms associated with anti-inflammatory, antioxidant, anti-ageing, proliferative and immunomodulatory effects. In this review, we discuss the potential of MSC secretomes as novel biomaterials for skincare and rejuvenation by illustrating their mechanism of action related to wound healing, anti-ageing and whitening properties. The advantages and disadvantages of secretomes are compared with both plant-based and animal-derived extracts. In addition, this paper reviews the current safety standards, regulations, market products and research work related to the cosmeceutical applications of secretomes along with strategies to maintain and improve the therapeutic efficacy and production of secretomes. The future outlook of beauty industry is also presented. Lastly, we highlight significant challenges to be addressed for the clinical realization of MSC secretomes-based skin therapies as well as providing perspectives for the future direction of secretomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle