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Enregistrement W2138051343 · doi:10.1002/stem.2115

In Vitro T-Cell Generation From Adult, Embryonic, and Induced Pluripotent Stem Cells: Many Roads to One Destination

2015· review· en· W2138051343 sur OpenAlexaff
Michelle J. Smith, Beau R. Webber, Mahmood Mohtashami, Heather E. Stefanski, Juan Carlos Zúñiga‐Pflücker, Bruce R. Blazar

Notice bibliographique

RevueStem Cells · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésBiologyInduced pluripotent stem cellEmbryonic stem cellCell biologyStem cellProgenitor cellHaematopoiesisCellular differentiationIn vitroImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T lymphocytes are critical mediators of the adaptive immune system and have the capacity to serve as therapeutic agents in the areas of transplant and cancer immunotherapy. While T cells can be isolated and expanded from patients, T cells derived in vitro from both hematopoietic stem/progenitor cells (HSPCs) and human pluripotent stem cells (hPSCs) offer great potential advantages in generating a self-renewing source of T cells that can be readily genetically modified. T-cell differentiation in vivo is a complex process requiring tightly regulated signals; providing the correct signals in vitro to induce T-cell lineage commitment followed by their development into mature, functional, single positive T cells, is similarly complex. In this review, we discuss current methods for the in vitro derivation of T cells from murine and human HSPCs and hPSCs that use feeder-cell and feeder-cell-free systems. Furthermore, we explore their potential for adoption for use in T-cell-based therapies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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