Modélisation<i>in vitro</i>du système nerveux par génie tissulaire
Notice bibliographique
Résumé
The nervous system is extraordinarily complex and exposed to various trauma and degenerative diseases that remain difficult to treat. To facilitate its study, in vitro models were developed by culturing neurons and glial cells in monolayer cultures, or through organotypic cultures of brain or spinal cord slices. These in vitro models were, and are still very helpful for the advancement of neurosciences. However, they are for some studies, either overly simplified, or too complex. The application of tissue engineering to neurosciences offers a new and highly versatile approach to develop accurate models of the nervous system. These models can be engineered in three-dimensions while choosing for each individual component, cellular and molecular, that will compose it. The level of complexity of the model can be adjusted from the simplest to the more complete as needed. For example, through the use of a three-dimensional tissue-engineered model of the spinal cord, it was possible to reproduce the process of myelin sheath formation around motor neuron axons for the first time in vitro. This breakthrough shows the promising potential of tissue engineering in the development of powerful in vitro models of the nervous system. The combination of these models with the use of human adult neurons and glial cells obtained from the differentiation of neural precursor cells isolated from accessible tissues from patients (skin, fat, bone marrow), opens promising perspectives to better understand -neurodegenerative diseases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».