Expansion of Human Neural Precursor Cells in Large‐Scale Bioreactors for the Treatment of Neurodegenerative Disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The transplantation of in vitro expanded human neural precursor cells (hNPCs) represents a potential new treatment alternative for individuals suffering from incurable neurodegenerative disorders such as Parkinson's disease (PD) and Huntington's disease (HD). However, in order for cell restorative therapy to have widespread therapeutic significance, it will be necessary to generate unlimited quantities of clinical grade hNPCs in a standardized method. We report here that we have developed a serum-free medium and scale-up protocols that allow for the generation of clinical quantities of human telencephalon-derived hNPCs in 500-mL computer-controlled suspension bioreactors. The average hNPC aggregate diameter in the bioreactors was maintained below a target value of 500 microm by controlling the liquid shear field. The human cells, which were inoculated at 10(5) cells/mL, exhibited a doubling time of 84 h, underwent a 36-fold expansion over the course of 18 days, and maintained an average viability of over 90%. The bioreactor-derived hNPCs retained their nestin expression following expansion and were able to differentiate into glial and neuronal phenotypes under defined conditions. It has also been demonstrated that these hNPCs differentiated to a GABAergic phenotype that has recently been shown to be able to restore functional behavior in rat models of HD and neuropathic pain (Mukhida, K. et al. Stem Cells 2007; DOI 10.1634/stemcells.2007-0326). This study demonstrates that clinical quantities of hNPCs can be successfully and reproducibly generated under standardized conditions in computer-controlled suspension bioreactors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle