Early detection of structural abnormalities and cytoplasmic accumulation of TDP-43 in tissue-engineered skins derived from ALS patients
Notice bibliographique
Résumé
Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is an adult-onset disease characterized by the selective degeneration of motor neurons in the brain and spinal cord progressively leading to paralysis and death. Current diagnosis of ALS is based on clinical assessment of related symptoms. The clinical manifestations observed in ALS appear relatively late in the disease course after degeneration of a significant number of motor neurons. As a result, the identification and development of disease-modifying therapies is difficult. Therefore, novel strategies for early diagnosis of neurodegeneration, to monitor disease progression and to assess response to existing and future treatments are urgently needed. Factually, many neurological disorders, including ALS, are accompanied by skin changes that often precede the onset of neurological symptoms. Aiming to generate an innovative human-based model to facilitate the identification of predictive biomarkers associated with the disease, we developed a unique ALS tissue-engineered skin model (ALS-TES) derived from patient's own cells. The ALS-TES presents a number of striking features including altered epidermal differentiation, abnormal dermo-epidermal junction, delamination, keratinocyte infiltration, collagen disorganization and cytoplasmic TDP-43 inclusions. Remarkably, these abnormal skin defects, uniquely seen in the ALS-derived skins, were detected in pre-symtomatic C9orf72-linked ALS patients carrying the GGGGCC DNA repeat expansion. Consequently, our ALS skin model could represent a renewable source of human tissue, quickly and easily accessible to better understand the physiophatological mechanisms underlying this disease, to facilitate the identification of disease-specific biomarkers, and to develop innovative tools for early diagnosis and disease monitoring.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».