An in vitro model for studying CNS white matter: functional properties and experimental approaches
Notice bibliographique
Résumé
The normal development and maintenance of CNS white matter, and its responses to disease and injury, are defined by synergies between axons, oligodendrocytes, astrocytes and microglia, and further influenced by peripheral components such as the gut microbiome and the endocrine and immune systems. Consequently, mechanistic insights, therapeutic approaches and safety tests rely ultimately on in vivo models and clinical trials. However, in vitro models that replicate the cellular complexity of the CNS can inform these approaches, reducing costs and minimising the use of human material or experimental animals; in line with the principles of the 3Rs. Using electrophysiology, pharmacology, time-lapse imaging, and immunological assays, we demonstrate that murine spinal cord-derived myelinating cell cultures recapitulate spinal-like electrical activity and innate CNS immune functions, including responses to disease-relevant myelin debris and pathogen associated molecular patterns (PAMPs). Further, we show they are (i) amenable to siRNA making them suitable for testing gene-silencing strategies; (ii) can be established on microelectrode arrays (MEAs) for electrophysiological studies; and (iii) are compatible with multi-well microplate formats for semi-high throughput screens, maximising information output whilst further reducing animal use. We provide protocols for each of these. Together, these advances increase the utility of this in vitro tool for studying normal and pathological development and function of white matter, and for screening therapeutic molecules or gene targets for diseases such as multiple sclerosis, motor neuron disease or spinal cord injury, whilst avoiding in vivo approaches on experimental animals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».