Patient-Derived Stem Cells, Another in vitro Model, or the Missing Link Toward Novel Therapies for Autism Spectrum Disorders?
Notice bibliographique
Résumé
Autism Spectrum Disorders (ASDs) is a multigenic and multifactorial neurodevelopmental group of disorders diagnosed in early childhood, leading to deficits in social interaction, verbal and non-verbal communication and characterized by restricted and repetitive behaviours and interests. To date, genetic, descriptive and mechanistic aspects of the ASDs have been investigated using mouse models and post mortem brain tissue. More recently, the technology to generate stem cells from patients’ samples has brought a new avenue for modelling ASD through 2D and 3D neuronal models that are derived from a patient's own cells, with the goal of building new therapeutic strategies for treating ASDs. This review analyses how studies performed on mouse models and human samples can complement each other, advancing our current knowledge into the pathophysiology of the ASDs. Regardless of the genetic and phenotypic heterogeneities of ASDs, convergent information regarding the molecular and cellular mechanisms involved in these disorders can be extracted from these models. Thus, considering the complexities of these disorders, patient-derived models have immense potential to elucidate molecular deregulations that contributed to the different autistic phenotypes. Through these direct investigations with the human in vitro models, they offer the potential for opening new therapeutic avenues that can be translated into the clinic.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».