Potentials and limitations of microorganisms as renal failure biotherapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Potentials and limitations of microorganisms as renal failure biotherapeutics Poonam Jain, Sapna Shah, Razek Coussa, Satya PrakashBiomedical Technology and Cell Therapy Research Laboratory, Department of Biomedical Engineering and Physiology, Artificial Cells and Organs Research Centre, Faculty of Medicine, McGill University, Montreal, Québec, CanadaAbstract: Renal insufficiency leads to uremia, a complicated syndrome. It thus becomes vital to reduce waste metabolites and regulate water and electrolytes in kidney failure. The most common treatment of this disease is either dialysis or transplantation. Although these treatments are very effective, they are extremely costly. Recently artificial cells, microencapsulated live bacterial cells, and other cells have been studied to manage renal failure metabolic wastes. The procedure for microencapsulation of biologically active material is well documented and offers many biomedical applications. Microencapsulated bacteria have been documented to efficiently remove urea and several uremic markers such as ammonia, creatinine, uric acid, phosphate, potassium, magnesium, sodium, and chloride. These bacteria also have further potential as biotherapeutic agents because they can be engineered to remove selected unwanted waste. This application has enormous potential for removal of waste metabolites and electrolytes in renal failure as well as other diseases such as liver failure, phenylketonuria, and Crohn’s disease, to name a few. This paper discusses the various options available to date to manage renal failure metabolites and focuses on the potential of using encapsulated live cells as biotherapeutic agents to control renal failure waste metabolites and electrolytes. Keywords: renal failure, microencapsulation, artificial cells, oral administration, bacterial cells, metabolites, electrolytes, polymeric membrane
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».