How can clinical safety and efficacy concerns in stem cell therapy for spinal cord injury be overcome?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Spinal cord injury (SCI) can lead to severe neurological dysfunction. Despite scientific and medical advances, clinically effective regenerative therapies including stem cells are lacking for SCI. AREAS COVERED: This paper discusses translational challenges related to the safe, effective use of stem cells for SCI, with a focus on mesenchymal stem cells (MSCs), neural stem cells (NSCs), Schwann cells (SCs), olfactory ensheathing cells (OECs), oligodendrocyte precursor cells (OPCs), embryonic stem cells (ESCs), and induced pluripotent stem cells (iPSCs). We discuss approaches to enhance the efficacy of cell-based strategies by i) addressing patient heterogeneity and enhancing patient selection; ii) selecting cell type, cell source, cell developmental stage, and delivery technique; iii) enhancing graft integration and mitigating immune-mediated graft rejection; and iv) ensuring availability of cells. Additionally, we review strategies to optimize outcomes including combinatorial use of rehabilitation and discuss ways to mitigate potential risks of tumor formation associated with stem cell-based strategies. EXPERT OPINION: Basic science research will drive translational advances to develop stem cell-based therapies for SCI. Genetic, serological, and imaging biomarkers may enable individualization of cell-based treatments. Moreover, combinatorial strategies will be required to enhance graft survival, migration and functional integration, to enable precision-based intervention.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».