Unleashing the Potential: Exploring the Application and Mechanism of Mesenchymal Stem Cells in Autoimmune Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Autoimmune diseases (AIDs) occur when the immune system mistakenly attacks the body's own antigens. Traditionally, these conditions are treated with nonspecific immunosuppressive therapies, including corticosteroids, immunosuppressants, biological agents, and human immunoglobulins. However, these treatments often fail to achieve optimal outcomes, especially for patients with severe cases. Mesenchymal stem cells (MSCs) present a promising alternative due to their robust self-renewal capabilities and multidirectional differentiation potential. MSCs are easily accessible, exhibit low immunogenicity, and can help reduce graft rejection. MSCs can inhibit T cell proliferation, reduce proinflammatory T cells, inhibit B cell differentiation, induce macrophage polarization towards the anti-inflammatory M2 phenotype, and suppress activity of natural killer (NK) cells and dendritic cells (DCs). Additionally, MSCs can regulate T cells, macrophages, and fibroblast-like synoviocytes (FLS) by releasing microRNA (miRNA) through exosomes or extracellular vesicles (EVs), thus providing therapeutic benefits for various diseases. Numerous clinical trials have highlighted the therapeutic benefits of MSCs in treating various AIDs, leading to increased interest in MSC transplantation. This review summarizes the current applications and mechanisms of action of MSCs in the treatment of AIDs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».