Extracellular vesicles from mesenchymal stromal cells as a promising therapy for ARDS: a systematic review of preclinical studies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mesenchymal stromal cell-derived extracellular vesicles (MSC-EVs) have emerged as a promising cell-free therapeutic strategy for acute respiratory distress syndrome (ARDS), a condition with limited effective treatment options. Methods: This systematic review synthesizes findings from 51 in vivo preclinical studies investigating the efficacy, delivery methods, mechanisms of action, and optimization strategies of MSC-EV interventions in experimental ARDS. Results: Across diverse models and etiologies, MSC-EVs consistently attenuated inflammation, improved gas exchange, and enhanced survival. Mechanistically, these benefits were largely attributed to microRNA-mediated immunomodulation, including promotion of anti-inflammatory macrophage phenotypes and improved bacterial clearance. Factors influencing therapeutic efficacy included the MSC source, EV preconditioning, timing of administration, and route of delivery. Discussion: Despite these encouraging findings, critical methodological heterogeneity limits reproducibility and translational potential. This heterogeneity is particularly evident in dose metrics (e.g., particle number versus protein content), EV quantification methods (e.g., flow cytometry versus nanoparticle tracking analysis), and timing of outcome assessment. This review underscores the growing body of preclinical evidence supporting MSC-EVs in ARDS and identifies key knowledge gaps such as optimal dosing, safety profiling, and scalable manufacturing that must be addressed to enable clinical translation.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».