Personalized Stem Cell-Based Regeneration in Spinal Cord Injury Care
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injury (SCI) remains a major clinical challenge, with limited therapeutic options for restoring lost neurological function. While efforts to mitigate secondary damage have improved early-phase management, achieving sustained neurorepair and functional recovery remains elusive. Advances in stem cell engineering and regenerative medicine have opened new avenues for targeted interventions, particularly through the transplantation of neural stem/progenitor cells (NSPCs), induced pluripotent stem cells (iPSCs), and mesenchymal stem cells (MSCs). However, patient-specific factors such as cellular senescence, genetic and epigenetic variability, injury microenvironment, and comorbidities influence the efficacy of stem cell therapies by affecting graft survival and differentiation. Overcoming these challenges necessitates cutting-edge technologies, including single-cell transcriptomics, CRISPR-mediated hypoimmunogenic engineering, and biomaterial-based delivery platforms, which enable personalized and precision-driven SCI repair. Leveraging these advancements may help stem cell therapies overcome translational barriers and establish clinically viable regenerative solutions. This review explores the intersection of patient-specific variability, bioengineering innovations, and transcriptomic-guided precision medicine to define the next frontier in SCI therapy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».