Editorial: Regulation of Cellular Reprogramming for Post-stroke Tissue Regeneration: Bridging a Gap Between Basic Research and Clinical Application
Notice bibliographique
Résumé
Bridging a Gap Between Basic Research and Clinical ApplicationStroke is a leading cause of death and disability world-wide.Stroke patients often live with longterm motor and cognitive impairments.There is currently no effective treatment to reverse or significantly improve these neurological outcomes.The development of cellular reprogramming technology has the potential to provide novel cell-based strategies to treat stroke-related brain injury and dysfunction.Building on well described tenets of developmental biology, the landmark discovery of induced pluripotent stem cells using defined transcription factors has since been advanced to allow the direct reprogramming of one somatic cell type to another to generate cells lost to injury or disease.This research topic explores avenues to bridge the gap between basic research and clinical application as it relates to identifying strategies that utilize cellular reprogramming for post-stroke tissue repair.The topic builds on recent advances in understanding regulatory mechanisms and approaches that can successfully reprogram nonneuronal cells into neurons through a pluripotent intermediate or bypassing pluripotency to enable neural repair.We appreciate all the researchers who participated in this topic, in which five papers were published (two original research papers and three review papers).The research presented provides valuable information and insights on cellular reprogramming as a novel therapeutic option for post-stroke tissue regeneration and functional recovery, including consideration of the microenvironment and it's impact on reprogrammed cells.A short description of these papers follows.In the original paper authored by Ge et al., researchers used Rhesus Macaque monkeys, nonhuman primates, to demonstrate that overexpression of a single neural transcription factor NeuroD1 in reactive astrocytes following ischemic injury can convert them into neurons at the injury site.Following the in vivo astrocyte-to-neuron (AtN) conversion, the neuronal density and synaptic markers in the NeuroD1-treated injury areas were significantly increased, accompanied with increased survival of parvalbumin interneurons and reduced number of microglia and
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,012 |
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 ».