Fundamental Neurochemistry Review: Incorporating a greater diversity of cell types, including microglia, in brain organoid cultures improves clinical translation
Notice bibliographique
Résumé
Brain organoids have the potential to improve clinical translation, with the added benefit of reducing any extraneous use of experimental animals. As brain organoids are three-dimensional in vitro constructs that emulate the human brain, they bridge in vitro and in vivo studies more appropriately than monocultures. Although many factors contribute to the failure of extrapolating monoculture-based information to animal-based experiments and clinical trials, for the purpose of this review, we will focus on glia (non-neuronal brain cells), whose functions and transcriptome are particularly abnormal in monocultures. As discussed herein, glia require signals from-and contact with-other cell types to exist in their homeostatic state, which likely contributes to some of the differences between data derived from monocultures and data derived from brain organoids and even two-dimensional co-cultures. Furthermore, we highlight transcriptomic differences between humans and mice in regard to aging and Alzheimer's disease, emphasizing need for a model using the human genome-again, a benefit of brain organoids-to complement data derived from animals. We also identify an urgency for guidelines to improve the reporting and transparency of research using organoids. The lack of reporting standards creates challenges for the comparison and discussion of data from different articles. Importantly, brain organoids mark the first human model enabling the study of brain cytoarchitecture and development.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».