Retinal ganglion cell repopulation for vision restoration in optic neuropathy: a roadmap from the RReSTORe Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Retinal ganglion cell (RGC) death in glaucoma and other optic neuropathies results in irreversible vision loss due to the mammalian central nervous system's limited regenerative capacity. RGC repopulation is a promising therapeutic approach to reverse vision loss from optic neuropathies if the newly introduced neurons can reestablish functional retinal and thalamic circuits. In theory, RGCs might be repopulated through the transplantation of stem cell-derived neurons or via the induction of endogenous transdifferentiation. The RGC Repopulation, Stem Cell Transplantation, and Optic Nerve Regeneration (RReSTORe) Consortium was established to address the challenges associated with the therapeutic repair of the visual pathway in optic neuropathy. In 2022, the RReSTORe Consortium initiated ongoing international collaborative discussions to advance the RGC repopulation field and has identified five critical areas of focus: (1) RGC development and differentiation, (2) Transplantation methods and models, (3) RGC survival, maturation, and host interactions, (4) Inner retinal wiring, and (5) Eye-to-brain connectivity. Here, we discuss the most pertinent questions and challenges that exist on the path to clinical translation and suggest experimental directions to propel this work going forward. Using these five subtopic discussion groups (SDGs) as a framework, we suggest multidisciplinary approaches to restore the diseased visual pathway by leveraging groundbreaking insights from developmental neuroscience, stem cell biology, molecular biology, optical imaging, animal models of optic neuropathy, immunology & immunotolerance, neuropathology & neuroprotection, materials science & biomedical engineering, and regenerative neuroscience. While significant hurdles remain, the RReSTORe Consortium's efforts provide a comprehensive roadmap for advancing the RGC repopulation field and hold potential for transformative progress in restoring vision in patients suffering from optic neuropathies.
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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 | 0,041 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».