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Enregistrement W4365815278 · doi:10.1155/2023/1496597

In Vitro Characterization of Motor Neurons and Purkinje Cells Differentiated from Induced Pluripotent Stem Cells Generated from Patients with Autosomal Recessive Spastic Ataxia of Charlevoix-Saguenay

2023· article· en· W4365815278 sur OpenAlexaffabout
Aurélie Louit, Marie‐Josée Beaudet, Mathieu Blais, François Gros‐Louis, Nicolas Dupré, François Berthod

Notice bibliographique

RevueStem Cells International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Ataxia Foundation
Mots-clésInduced pluripotent stem cellNeurofilamentNeuriteBiologyNeuroscienceIn vitroPurkinje cellCell biologyPathologyMedicineCerebellumGeneGeneticsImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autosomal recessive spastic ataxia of Charlevoix-Saguenay (ARSACS) is an early-onset neurodegenerative disease mainly characterized by spasticity in the lower limbs and poor muscle control. The disease is caused by mutations in the SACS gene leading in most cases to a loss of function of the sacsin protein, which is highly expressed in motor neurons and Purkinje cells. To investigate the impact of the mutated sacsin protein in these cells in vitro, induced pluripotent stem cell- (iPSC-) derived motor neurons and iPSC-derived Purkinje cells were generated from three ARSACS patients. Both types of iPSC-derived neurons expressed the characteristic neuronal markers β3-tubulin, neurofilaments M and H, as well as specific markers like Islet-1 for motor neurons, and parvalbumin or calbindin for Purkinje cells. Compared to controls, iPSC-derived mutated SACS neurons expressed lower amounts of sacsin. In addition, characteristic neurofilament aggregates were detected along the neurites of both iPSC-derived neurons. These results indicate that it is possible to recapitulate in vitro, at least in part, the ARSACS pathological signature in vitro using patient-derived motor neurons and Purkinje cells differentiated from iPSCs. Such an in vitro personalized model of the disease could be useful for the screening of new drugs for the treatment of ARSACS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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