Mesenchymal stromal cells derived from various tissues: Biological, clinical and cryopreservation aspects: Update from 2015 review
Notice bibliographique
Résumé
Mesenchymal stromal cells (MSCs) have become one of the most investigated and applied cells for cellular therapy and regenerative medicine. In this update of our review published in 2015, we show that studies continue to abound regarding the characterization of MSCs to distinguish them from other similar cell types, the discovery of new tissue sources of MSCs, and the confirmation of their properties and functions that render them suitable as a therapeutic. Because cryopreservation is widely recognized as the only technology that would enable the on-demand availability of MSCs, here we show that although the traditional method of cryopreserving cells by slow cooling in the presence of 10% dimethyl sulfoxide (Me2SO) continues to be used by many, several novel MSC cryopreservation approaches have emerged. As in our previous review, we conclude from these recent reports that viable and functional MSCs from diverse tissues can be recovered after cryopreservation using a variety of cryoprotectants, freezing protocols, storage temperatures, and periods of storage. We also show that for logistical reasons there are now more studies devoted to the cryopreservation of tissues from which MSCs are derived. A new topic included in this review covers the application in COVID-19 of MSCs arising from their immunomodulatory and antiviral properties. Due to the inherent heterogeneity in MSC populations from different sources there is still no standardized procedure for their isolation, identification, functional characterization, cryopreservation, and route of administration, and not likely to be a “one-size-fits-all” approach in their applications in cell-based therapy and regenerative medicine.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».