CRISPR-Cas9—The Potential “Holy Grail” for Generating Biomedically Relevant Cells through Cell Fate Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Background: The main goal of cellular therapy is to effectively engineer the fate of stem/progenitor/terminally differentiated cells into desired lineages to promote therapeutic tissue regenerative effects. Numerous methods such as ectopic transgene overexpression, small molecules, micro RNAs, and CRISPR-Cas9 have been used to engineer cell fate. Objective: In this review, we have attempted to highlight various cell fate engineering strategies with a particular emphasis on transdifferentiation that involves CRISPR-Cas9-based approaches in what appear to be the most promising and medically relevant preclinical models. Methods: A large number of recent publications involving the application of CRISPR-Cas9-based gene regulation strategies in modulating the identities of different cell types for promoting efficacious tissue regeneration were reviewed. Results: From the literature, it appears that the ability to manipulate endogenous gene expression programs has dramatically increased with the help of CRISPR-Cas9-based gene activation/repression/knockout strategies. These approaches have also enabled the generation of cells that closely resemble their true cellular counterparts. Also, in most cases, the efficacy of cell fate engineering through the CRISPR-Cas9-based technology is quite comparable to other methods of cell fate manipulation and in some instances superior. Conclusion: The reviewed studies demonstrate novel ways in manipulating cellular identities for regenerative medicine applications using the CRISPR-Cas9-based genome editing tool. Transdifferentiating certain cell types into another using CRISPR-Cas9 seems to have enjoyed more success in comparison to conventional methods. These findings highlight the favorable attributes of the CRISPR-Cas9-based technology in cell-based therapies and their potential use in the near future.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».