Direct Reprogramming of Spiral Ganglion Non-neuronal Cells into Neurons: Toward Ameliorating Sensorineural Hearing Loss by Gene Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Primary auditory neurons (PANs) play a critical role in hearing by transmitting sound information from the inner ear to the brain. Their progressive degeneration is associated with excessive noise, disease and aging. The loss of PANs leads to permanent hearing impairment since they are incapable of regenerating. Spiral ganglion non-neuronal cells (SGNNCs), comprised mainly of glia, are resident within the modiolus and continue to survive after PAN loss. These attributes make SGNNCs an excellent target for replacing damaged PANs through cellular reprogramming. We used the neurogenic pioneer transcription factor Ascl1 and the auditory neuron differentiation factor NeuroD1 to reprogram SGNNCs into induced neurons (iNs). The overexpression of both Ascl1 and NeuroD1 in vitro generated iNs at high efficiency and these iNs expressed several key markers of neuron identity. Transcriptome analyses revealed that iNs displayed a transcriptome profile resembling that of endogenous PANs. Furthermore, iNs extended projections towards cochlear hair cells and cochlear nucleus neurons when cultured with each respective tissue. Taken together, our study demonstrates that PAN-like neurons can be generated from endogenous SGNNCs. This work suggests that gene therapy can be a viable strategy to treat sensorineural hearing loss caused by degeneration of PANs.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».