Conversion of human and mouse fibroblasts into lung-like epithelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Cell lineage conversion of fibroblasts to specialized cell types through transdifferentiation may provide a fast and alternative cell source for regenerative medicine. Here we show that transient transduction of fibroblasts with the four reprogramming factors (Oct4, Sox2, Klf4, and c-Myc) in addition to the early lung transcription factor Nkx2-1 (also known as Ttf1), followed by directed differentiation of the cells, can convert mouse embryonic and human adult dermal fibroblasts into induced lung-like epithelial cells (iLEC). These iLEC differentiate into multiple lung cell types in air liquid interface cultures, repopulate decellularized rat lung scaffolds, and form lung epithelia composed of Ciliated, Goblet, Basal, and Club cells after transplantation into immune-compromised mice. As proof-of-concept, differentiated human iLEC harboring the Cystic Fibrosis mutation dF508 demonstrated pharmacological rescue of CFTR function using the combination of lumacaftor and ivacaftor. Overall, this is a promising alternative approach for generation of patient-specific lung-like progenitors to study lung function, disease and future regeneration strategies.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».