Morphological and Mechanical Abnormalities Detected in Tissue-Engineered Reconstructed Skin Equivalents Derived From ALS Patients (P1.078)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop articifial skin model, derived from ALS patients, to facilitate the identification of biomarkers for early diagnosis and disease progression. BACKGROUND: It has been repeatedly noted, but never as yet fully explained, that many neurological conditions are accompanied by skin changes, which frequently appear before the onset of neurological symptoms. For instance, there is a growing body of literature on apparently unique skin changes occuring in ALS patients. While these interesting findings reveal that it is possible to detect changes in biopsied skin samples collected from ALS patients, it is diffucult to fing any significant corrélation between these skin changes and the disease due the limited size of the biopsies and lack of validation. DESIGN/METHODS: We developed a unique tissue-engineered reconstructed skin model derived from ALS patients. A systematic approach will be use to determine how each of the structural, biochemical, molecular and histopathological findings (alone or in combination with one another) can be predictable for ALS or can be use as biomarkers. RESULTS: So far our preliminary results show that it is possible to detect a number of pathological features associated with ALS using this in vitro reconstructed skin model. Of particular interest, TDP-43 misexpression and mislocalisation have been detected in our skin model derived from patients. CONCLUSIONS: Our reconstructed skin equivalents could represent a renewable source of human tissue, derived from patient’s own cells, to better understand the physiophatological mechanisms underlying these diseases and hopefully to identify and validate specific disease biomarkers Study Supported by: ALS Society of Canada
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».