Review: The fate of cell grafts for the treatment of <scp>H</scp>untington's disease: the <i>post‐mortem</i> evidence
Notice bibliographique
Résumé
The hope that cell transplantation therapies will provide an ideal treatment option for neurodegenerative diseases has been considerably revived with the remarkable advancements in genetic engineering towards active cell fate determination in vitro. However, for disorders such as Huntington's disease (HD), the challenges that we face are still enormous. This autosomal dominant genetic disorder leads, in part, to massive neuronal loss and severe brain atrophy which, despite the cell type used, cannot be easily repaired. And before large clinical trials are even considered, we must take a critical look at the outcomes of the pilot studies already available, not only from a clinical perspective but also by a careful assessment of what we can learn from the autopsies of HD patients who have undergone transplantation. In this review, we summarize and discuss the seven transplantation pilot trials that were initiated worldwide in HD patients more than a decade ago, with a particular emphasis on the post-mortem analyses of nine unique cases. Moreover, we describe a series of factors, both technical and related to patient selection, that we deem important to predict the outcome of cell grafts in HD therapy.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».