Process Parameter Development for the Scaled Generation of Stem Cell-Derived Pancreatic Endocrine Cells
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is a debilitating disease characterized by high blood glucose levels. The global prevalence of this disease has been projected to reach 700 million adults by the year 2045. Type 1 diabetes represents about 10% of the reported cases of diabetes. Although islet transplantation can be a highly effective method to treat type 1 diabetes, its widespread application is limited by the paucity of cadaveric donor islets. The use of pluripotent stem cells as an unlimited cell source to generate insulin-producing cells for implant is a promising alternative for treating diabetes. However, to be clinically relevant, it is necessary to manufacture these stem cell-derived cells at sufficient scales. Significant advances have been made in differentiation protocols used to generate stem cell-derived cells capable of reversing diabetes in animal models and for testing in clinical trials. We discuss the potential of both stem cell-derived pancreatic progenitors and more matured insulin-producing cells to treat diabetes. We discuss the need for rigorous bioprocess parameter optimization and identify some critical process parameters and strategies that may influence the critical quality attributes of the cells with the goal of facilitating scalable manufacturing of human pluripotent stem cell-derived pancreatic endocrine cells.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».