Stem cell secretome as a mechanism for restoring hair loss due to stress, particularly alopecia areata: narrative review
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
BACKGROUND: Living organisms are continuously exposed to multiple internal and external stimuli which may influence their emotional, psychological, and physical behaviors. Stress can modify brain structures, reduces functional memory and results in many diseases such as skin disorders like acne, psoriasis, telogen effluvium, and alopecia areata. In this review, we aim to discuss the effect of secretome on treating alopecia, especially alopecia areata. We will shed the light on the mechanism of action of the secretome in the recovery of hair loss and this by reviewing all reported in vitro and in vivo literature. MAIN BODY: Hair loss has been widely known to be enhanced by stressful events. Alopecia areata is one of the skin disorders which can be highly induced by neurogenic stress especially if the patient has a predisposed genetic background. This condition is an autoimmune disease where stress in this case activates the immune response to attack the body itself leading to hair cycle destruction. The currently available treatments include medicines, laser therapy, phototherapy, and alternative medicine therapies with little or no satisfactory results. Regenerative medicine is a new era in medicine showing promising results in treating many medical conditions including Alopecia. The therapeutic effects of stem cells are due to their paracrine and trophic effects which are due to their secretions (secretome). CONCLUSION: Stem cells should be more used as an alternative to conventional therapies due to their positive outcomes. More clinical trials on humans should be done to maximize the dose needed and type of stem cells that must be used to treat alopecia areata.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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