Neural stem cell‐based treatment for neurodegenerative diseases
Notice bibliographique
Résumé
Human neurodegenerative diseases such as Parkinson's disease (PD), Huntington's disease (HD), amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and Alzheimer's disease (AD) are caused by a loss of neurons and glia in the brain or spinal cord. Neurons and glial cells have successfully been generated from stem cells such as embryonic stem cells (ESCs), mesenchymal stem cells (MSCs) and neural stem cells (NSCs), and stem cell-based cell therapies for neurodegenerative diseases have been developed. A recent advance in generation of a new class of pluripotent stem cells, induced pluripotent stem cells (iPSCs), derived from patients' own skin fibroblasts, opens doors for a totally new field of personalized medicine. Transplantation of NSCs, neurons or glia generated from stem cells in animal models of neurodegenerative diseases, including PD, HD, ALS and AD, demonstrates clinical improvement and also life extension of these animals. Additional therapeutic benefits in these animals can be provided by stem cell-mediated gene transfer of therapeutic genes such as neurotrophic factors and enzymes. Although further research is still needed, cell and gene therapy based on stem cells, particularly using neurons and glia derived from iPSCs, ESCs or NSCs, will become a routine treatment for patients suffering from neurodegenerative diseases and also stroke and spinal cord injury.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,004 |
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 ».