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Enregistrement W4398220718 · doi:10.1152/ajplung.00052.2024

Stem cells, cell therapies, and bioengineering in lung biology and diseases 2023

2024· review· en· W4398220718 sur OpenAlexaff
Robert E. Hynds, Chelsea M. Magin, Laertis Ikonomou, Yael Aschner, Michael F. Beers, Janette K. Burgess, Rebecca L. Heise, Patrick S. Hume, Anna Krasnodembskaya, Shirley H. J. Mei, Alexander V. Misharin, Jin‐Ah Park, Susan D. Reynolds, Daniel J. Tschumperlin, Alicia E. Tanneberger, Sriram Vaidyanathan, Christopher M. Waters, Patricia J. Zettler, Daniel J. Weiss, Amy L. Ryan

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Lung Cellular and Molecular Physiology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteMedical Research CouncilUnited Therapeutics CorporationRocheU.S. Department of Veterans AffairsCompany of BiologistsPulmonary Fibrosis FoundationCystic Fibrosis FoundationNational Science Foundation
Mots-clésStem cellLungStem cell biologyMedicineCancer researchBiologyInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repair and regeneration of a diseased lung using stem cells or bioengineered tissues is an exciting therapeutic approach for a variety of lung diseases and critical illnesses. Over the past decade, increasing evidence from preclinical models suggests that mesenchymal stromal cells, which are not normally resident in the lung, can be used to modulate immune responses after injury, but there have been challenges in translating these promising findings to the clinic. In parallel, there has been a surge in bioengineering studies investigating the use of artificial and acellular lung matrices as scaffolds for three-dimensional lung or airway regeneration, with some recent attempts of transplantation in large animal models. The combination of these studies with those involving stem cells, induced pluripotent stem cell derivatives, and/or cell therapies is a promising and rapidly developing research area. These studies have been further paralleled by significant increases in our understanding of the molecular and cellular events by which endogenous lung stem and/or progenitor cells arise during lung development and participate in normal and pathological remodeling after lung injury. For the 2023 Stem Cells, Cell Therapies, and Bioengineering in Lung Biology and Diseases Conference, scientific symposia were chosen to reflect the most cutting-edge advances in these fields. Sessions focused on the integration of "omics" technologies with function, the influence of immune cells on regeneration, and the role of the extracellular matrix in regeneration. The necessity for basic science studies to enhance fundamental understanding of lung regeneration and to design innovative translational studies was reinforced throughout the conference.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,324 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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