From Zero to Neuro-Reprogramming: Innovations in Translational Neuroregenerative Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Acquiring live human nervous tissue for research presents ethical and technical constraints. As a result, clinicians and scientists resort to using animal models to investigate human neuronal development and degeneration. However, innate species differences in neurobiology have hindered the translation of disease pathologies and development of therapeutic strategies. The discovery of endogenous neural stem cells (NSCs) and their examination has been critical for neuronal development, degeneration and regeneration. NSCs can exist in different developmental stages, embryonic through adult, and possess the capacity to generate the various cells that make up the nervous system. Importantly, human somatic cells can be obtained non-invasively and genetically reprogrammed into NSCs providing an ethically viable source of stem cells for translational study and potential therapy. Novel methods to generate NSCs of various developmental origins and regional identities are rapidly evolving to provide safer, quicker, and more efficient reprogramming strategies. Reprogrammed NSCs share many molecular and functional attributes with their endogenous NSC counterparts and can be used for in vitro modelling at a large scale. The accessibility to study patient specific NSCs allows the causal inferences of human disease mechanisms that may be unfeasible to model in animals. Despite the novelty of this burgeoning field, the opportunity for translational discoveries in neuronal development and degeneration and for therapeutic applications is unprecedented. This review will highlight the advances in manufacturing NSCs and their translational implications for disease modelling and potential treatment of the nervous system.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».