The evolution of mesenchymal stem cell-derived neural progenitor therapy for Multiple Sclerosis: from concept to clinic
Notice bibliographique
Résumé
This review delves into the generation and therapeutic applications of mesenchymal stem cell-derived neural progenitors (MSC-NPs) in Multiple Sclerosis (MS), a chronic autoimmune disease characterized by demyelination, neuroinflammation, and progressive neurological dysfunction. Most current treatment paradigms primarily aimed at regulating the immune response show little success against the neurodegenerative aspect of MS. This calls for new therapies that would play a role in neurodegeneration and functional recovery of the central nervous system (CNS). While utilizing MSC was found to be a promising approach in MS therapy, the initiation of MSC-NPs therapy is an innovation that introduces a new perspective, a dual-action plan, that targets both the immune and neurodegenerative mechanisms of MS. The first preclinical studies using animal models of the disease showed that MSC-NPs could migrate to damaged sites, support remyelination, and possess immunomodulatory properties, thus, providing a solid basis for their human application. Based on pilot feasibility studies and phase I clinical trials, this review covers the transition from preclinical to clinical phases, where intrathecally administered autologous MSC-NPs has shown great hope in treating patients with progressive MS by providing safety, tolerability, and preliminary efficacy. This review, after addressing the role of MSCs in MS and its animal model of experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), highlights the significance of the MSC-NP therapy by organizing its advancement processes from experimental models to clinical translation in MS treatment. It points out the continuing obstacles, which require more studies to improve therapeutic protocols, uncovers the mechanisms of action, and establishes long-term efficacy and safety in larger controlled trials.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».