Brain Organoids: A New, Transformative Investigational Tool for Neuroscience Research
Notice bibliographique
Résumé
Brain organoids are self-assembled, three-dimensionally structured tissues that are typically derived from pluripotent stem cells. They are multicellular aggregates that more accurately recapitulate the tissue microenvironment compared to the other cell culture systems and can also reproduce organ function. They are promising models for evaluating drug leads, particularly those that target neurodegeneration, since they are genetically and phenotypically stable over prolonged durations of culturing and they reasonably reproduce critical physiological phenomena such as biochemical gradients and responses by the native tissue to stimuli. Beyond drug discovery, the use of brain organoids could also be extended to investigating early brain development and identifying the mechanisms that elicit neurodegeneration. Herein, the current state of the fabrication and use of brain organoids in drug development and medical research is summarized. Although the use of brain organoids represents a quantum leap over existing investigational tools used by the pharmaceutical industry, they are nonetheless imperfect systems that could be greatly improved through bioengineering. To this end, some key scientific challenges that would need to be addressed in order to enhance the relevance of brain organoids as model tissue are listed. Potential solutions to these challenges, including the use of bioprinting, are highlighted thereafter.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».