Safety paradigm: genetic evaluation of therapeutic grade human embryonic stem cells
Notice bibliographique
Résumé
The use of stem cells for regenerative medicine has captured the imagination of the public, with media attention contributing to rising expectations of clinical benefits. Human embryonic stem cells (hESCs) are the best model for capital investment in stem cell therapy and there is a clear need for their robust genetic characterization before scaling-up cell expansion for that purpose. We have to be certain that the genome of the starting material is stable and normal, but the limited resolution of conventional karyotyping is unable to give us such assurance. Advanced molecular cytogenetic technologies such as array comparative genomic hybridization for identifying chromosomal imbalances, and single nucleotide polymorphism analysis for identifying ethnic background and loss of heterozygosity should be introduced as obligatory diagnostic tests for each newly derived hESC line before it is deposited in national stem cell banks. If this new quality standard becomes a requirement, as we are proposing here, it would facilitate and accelerate the banking process, since end-users would be able to select the most appropriate line for their particular application, thus improving efficiency and streamlining the route to manufacturing therapeutics. The pharmaceutical industry, which may use hESC-derived cells for drug screening, should not ignore their genomic profile as this may risk misinterpretation of results and significant waste of resources.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».