Use of Brain-Derived Stem/Progenitor Cells and Derived Extracellular Vesicles to Repair Damaged Neural Tissues: Lessons Learned from Connective Tissue Repair Regarding Variables Limiting Progress and Approaches to Overcome Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Pluripotent neural stem or progenitor cells (NSC/NPC) have been reported in the brains of adult preclinical models for decades, as have mesenchymal stem/stromal cells (MSC) been reported in a variety of tissues from adults. Based on their in vitro capabilities, these cell types have been used extensively in attempts to repair/regenerate brain and connective tissues, respectively. In addition, MSC have also been used in attempts to repair compromised brain centres. However, success in treating chronic neural degenerative conditions such as Alzheimer's disease, Parkinson's disease, and others with NSC/NPC has been limited, as have the use of MSC in the treatment of chronic osteoarthritis, a condition affecting millions of individuals. However, connective tissues are likely less complex than neural tissues regarding cell organization and regulatory integration, but some insights have been gleaned from the studies regarding connective tissue healing with MSC that may inform studies attempting to initiate repair and regeneration of neural tissues compromised acutely or chronically by trauma or disease. This review will discuss the similarities and differences in the applications of NSC/NPC and MSC, where some lessons have been learned, and potential approaches that could be used going forward to enhance progress in the application of cellular therapy to facilitate repair and regeneration of complex structures in the brain. In particular, variables that may need to be controlled to enhance success are discussed, as are different approaches such as the use of extracellular vesicles from stem/progenitor cells that could be used to stimulate endogenous cells to repair the tissues rather than consider cell replacement as the primary option. Caveats to all these efforts relate to whether cellular repair initiatives will have long-term success if the initiators for neural diseases are not controlled, and whether such cellular initiatives will have long-term success in a subset of patients if the neural diseases are heterogeneous and have multiple etiologies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».