“Time Is Brain” – for Cell Therapies
Notice bibliographique
Résumé
The principle "time is brain" has long guided acute stroke treatment, emphasizing that earlier intervention improves outcomes. While this dictum applies to current gold-standard reperfusion therapies, its relevance to emerging regenerative approaches such as stem cell therapy remains to be established. A growing body of preclinical and clinical studies suggests that timing of cell delivery is a key determinant of graft survival, integration and therapeutic efficacy, largely through interactions with the evolving post-stroke microenvironment. Here, we discuss how early transplantation may access salvageable tissue but faces a hostile inflammatory microenvironment, whereas transplantation at the subacute or chronic phase benefits from a more permissive milieu but by then much of the tissue has been irreversibly lost. We further suggest the optimal window also depends on cell type and mechanism of action: neuroprotective or immunomodulatory grafts may benefit from earlier delivery, while cells requiring long-term survival and integration may perform better later. Thus, "time is brain" also applies to cell therapies, but it may require aligning graft delivery with the evolving post-stroke microenvironment rather than the acute therapeutic window. Identifying biomarkers that track inflammatory changes, vascular remodeling and brain damage could personalize this "window of receptivity" and guide tailored future clinical 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».