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Enregistrement W3044411031 · doi:10.3390/ijms21155219

Cell-Based Therapeutic Approaches for Cystic Fibrosis

2020· review· en· W3044411031 sur OpenAlexaff
Pascal Duchesneau, Thomas K. Waddell, Golnaz Karoubi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto General HospitalCanada Research ChairsUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystic fibrosisInduced pluripotent stem cellCystic fibrosis transmembrane conductance regulatorDiseaseProgenitor cellMedicineCell therapyStem cellCellBioinformaticsFibrosisBiologyImmunologyPathologyInternal medicineEmbryonic stem cellCell biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cystic Fibrosis (CF) is a chronic autosomal recessive disease caused by defects in the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator gene (CFTR). Cystic Fibrosis affects multiple organs but progressive remodeling of the airways, mucus accumulation, and chronic inflammation in the lung, result in lung disease as the major cause of morbidity and mortality. While advances in management of CF symptoms have increased the life expectancy of this devastating disease, and there is tremendous excitement about the potential of new agents targeting the CFTR molecule itself, there is still no curative treatment. With the recent advances in the identification of endogenous airway progenitor cells and in directed differentiation of pluripotent cell sources, cell-based therapeutic approaches for CF have become a plausible treatment method with the potential to ultimately cure the disease. In this review, we highlight the current state of cell therapy in the CF field focusing on the relevant autologous and allogeneic cell populations under investigation and the challenges associated with their use. In addition, we present advances in induced pluripotent stem (iPS) cell approaches and emerging new genetic engineering methods, which have the capacity to overcome the current limitations hindering cell therapy approaches.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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