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Enregistrement W4298004526 · doi:10.14245/ns.2244760.380

Multimodal Repair of Spinal Cord Injury With Mesenchymal Stem Cells: An Editorial Perspective

2022· letter· en· W4298004526 sur OpenAlexaff
Sydney Brockie, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueNeurospine · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesenchymal stem cellSpinal cord injuryPerspective (graphical)Stem cellMedicineNeuroscienceSpinal cordBiologyPathologyComputer scienceCell biologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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. 1 As Ma and colleagues report, 2 the regenerative contribution MSCs afford lies in their anti-inflammatory, structural, and trophic support in injury environments.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.3 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.The authors describe previous unsuccessful attempts to differentiate MSCs into neurons using chemical treatment, and go on to explain more recent approaches using growth factors and morphogens to achieve a 'neuron-like' cell phenotype potentially capable of firing action potentials and synapse formation.While these findings provide an avenue for further investigation, MSCs appear most relevant in structural repair, acting as a sponge when administered systemically in order to limit immune cell infiltration into lesion sites, and inflammatory modulators when administered focally.Optimizing the survival and reparative phenotypes of these cells is an attractive field for further investigation.The authors describe Neurospine

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0130,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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