Overview of Cellular Therapeutics Clinical Trials: Advances, Challenges, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Cellular therapeutics, encompassing stem cell-based regeneration and engineered immune cell platforms, have demonstrated efficacy in treating degenerative diseases, immune-related diseases, and oncology. However, low engraftment rates and limited long-term efficacy remain critical translational barriers. This review compiled clinical projects on cell therapy in China over the past five years (over 1200 patients across 172 clinical trials) to highlight its rapid development in recent years and illustrate the directions of indications for application. This review also analyzes published clinical achievements all over the world, revealing significant therapeutic improvements in degenerative disorders (40–60% improvement in Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores and oncology (78% ctDNA clearance, p < 0.001)). We propose integrating traditional Chinese medicine (TCM) bioactive compounds to enhance cell viability via C-X-C motif chemokine receptor (CXCR4) upregulation and mitochondrial biogenesis. Despite mechanistic insights, translational barriers include limited TCM validation (72% lacking single-cell omics) and regulatory misalignment. Future efforts should prioritize randomized trials and standardized TCM-cell therapy protocols to bridge discovery and clinical translation.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».