Multimodal Repair of Spinal Cord Injury With Mesenchymal Stem Cells: An Editorial Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The science of regenerative medicine has undergone significant advances in the past 2 decades with the development of stem cells as a potential therapeutic option. Mesenchymal stromal cells (MSCs) represent a conceptually relatively safe therapeutic option owing to their low tumorigenicity and potential to differentiate into various cell types including osteogenic, adipogenic, chondronic, and myogenic lines. MSCs are highly viable, nonimmunogenic, and are known to provide structural support in spinal cord injuries when continually transfused. As trophic supporters, MSCs are amongst the highest secreting cell types, allowing them to exert large effects by secreting numerous cytokines and growth factors. In fact, when injected intravenously into rats, MSCs have been shown to home to the spleen, where they exert immunomodulatory effects by increasing circulating levels of interleukin-10, thereby reducing lesion volume and tissue loss, ultimately improving functional recovery. In the present paper, the authors reference a previous study uncovering a novel role for MSCs in establishing neuroprotective sheaths that deposit extracellular matrix components and prevent oxidative damage to nerve fibres. These MSC-derived sheaths, investigated by Ma and colleagues, 4 were found to enwrap neurites stretching across the lesion site, despite lacking expression of myelin basic protein and Schwann cell markers. These findings demonstrate the potential for MSCs to act as reparative supporting cells that may be used to complement endogenous glial scarring and lesion compaction mechanisms in order to encourage axonal regeneration.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 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 ».