Self-organization, quality control, and preclinical studies of human iPSC-derived retinal sheets for tissue-transplantation therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Three-dimensional retinal organoids (3D-retinas) are a promising graft source for transplantation therapy. We previously developed self-organizing culture for 3D-retina generation from human pluripotent stem cells (hPSCs). Here we present a quality control method and preclinical studies for tissue-sheet transplantation. Self-organizing hPSCs differentiated into both retinal and off-target tissues. Gene expression analyses identified the major off-target tissues as eye-related, cortex-like, and spinal cord-like tissues. For quality control, we developed a qPCR-based test in which each hPSC-derived neuroepithelium was dissected into two tissue-sheets: inner-central sheet for transplantation and outer-peripheral sheet for qPCR to ensure retinal tissue selection. During qPCR, tissue-sheets were stored for 3–4 days using a newly developed preservation method. In a rat tumorigenicity study, no transplant-related adverse events were observed. In retinal degeneration model rats, retinal transplants differentiated into mature photoreceptors and exhibited light responses in electrophysiology assays. These results demonstrate our rationale toward self-organizing retinal sheet transplantation therapy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».