Building on a Solid Foundation: Adding Relevance and Reproducibility to Neurological Modeling Using Human Pluripotent Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
The brain is our most complex and least understood organ. Animal models have long been the most versatile tools available to dissect brain form and function; however, the human brain is highly distinct from that of standard model organisms. In addition to existing models, access to human brain cells and tissues is essential to reach new frontiers in our understanding of the human brain and how to intervene therapeutically in the face of disease or injury. In this review, we discuss current and developing culture models of human neural tissue, outlining advantages over animal models and key challenges that remain to be overcome. Our principal focus is on advances in engineering neural cells and tissue constructs from human pluripotent stem cells (PSCs), though primary human cell and slice culture are also discussed. By highlighting studies that combine animal models and human neural cell culture techniques, we endeavor to demonstrate that clever use of these orthogonal model systems produces more reproducible, physiological, and clinically relevant data than either approach alone. We provide examples across a range of topics in neuroscience research including brain development, injury, and cancer, neurodegenerative diseases, and psychiatric conditions. Finally, as testing of PSC-derived neurons for cell replacement therapy progresses, we touch on the advancements that are needed to make this a clinical mainstay.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».