Recent progress in translational engineered<i>in vitro</i>models of the central nervous system
Notice bibliographique
Résumé
The complexity of the human brain poses a substantial challenge for the development of models of the CNS. Current animal models lack many essential human characteristics (in addition to raising operational challenges and ethical concerns), and conventional in vitro models, in turn, are limited in their capacity to provide information regarding many functional and systemic responses. Indeed, these challenges may underlie the notoriously low success rates of CNS drug development efforts. During the past 5 years, there has been a leap in the complexity and functionality of in vitro systems of the CNS, which have the potential to overcome many of the limitations of traditional model systems. The availability of human-derived induced pluripotent stem cell technology has further increased the translational potential of these systems. Yet, the adoption of state-of-the-art in vitro platforms within the CNS research community is limited. This may be attributable to the high costs or the immaturity of the systems. Nevertheless, the costs of fabrication have decreased, and there are tremendous ongoing efforts to improve the quality of cell differentiation. Herein, we aim to raise awareness of the capabilities and accessibility of advanced in vitro CNS technologies. We provide an overview of some of the main recent developments (since 2015) in in vitro CNS models. In particular, we focus on engineered in vitro models based on cell culture systems combined with microfluidic platforms (e.g. 'organ-on-a-chip' systems). We delve into the fundamental principles underlying these systems and review several applications of these platforms for the study of the CNS in health and disease. Our discussion further addresses the challenges that hinder the implementation of advanced in vitro platforms in personalized medicine or in large-scale industrial settings, and outlines the existing differentiation protocols and industrial cell sources. We conclude by providing practical guidelines for laboratories that are considering adopting organ-on-a-chip technologies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».