A Review of Bioreactor Protocols for Human Neural Precursor Cell Expansion in Preparation for Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
Tissue-specific human neural precursor cells (hNPCs) can be isolated from various regions of the developing or adult central nervous system and may serve as a viable source of cells in cell replacement therapies for the treatment of neurodegenerative disorders. However, in order for cell replacement strategies to become a routine therapeutic option for the treatment of neurodegenerative disorders, hNPCs should be generated under standardized and controlled conditions. Studies over the last two decades have focused on developing cell growth media and cell handling protocols for expansion and differentiation of hNPCs in culture. Key studies have reported the development of serum-free growth media and large-scale computer-controlled suspension bioreactors that can support high cell proliferation rates (doubling times < 3 days), multipotentiality, and potential neurogenic differentiation (more than 60% neurons). Moreover, bioengineering studies have focused on controlling culture conditions in suspension bioreactors including inoculation, hydrodynamics of culture, oxygen and nutrients transfer to the cells, monitoring in situ physiological parameters using process control techniques, and expansion for extended periods of time. In addition, in vitro and in vivo characterization of hNPCs have been performed, providing information on stem/progenitor cell characteristics, cell surface analysis, and appropriate type of cells to use in transplantation studies.
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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 | 0,043 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».