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Enregistrement W4388523417 · doi:10.1038/s41598-023-44675-6

Artificial axons as a biomimetic 3D myelination platform for the discovery and validation of promyelinating compounds

2023· article· en· W4388523417 sur OpenAlexfundno aff
Anna Jagielska, Kristin Radzwill, Daniela Espinosa-Hoyos, Mingyu Yang, Kavin Kowsari, Jonathan E. Farley, Stefanie Giera, Annette T. Byrne, Guoqing Sheng, Nicholas X. Fang, James C. Dodge, Carlos E. Pedraza, Krystyn J. Van Vliet

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMassachusetts Institute of TechnologySanofiNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Defense
Mots-clésMyelinRemyelinationMultiple sclerosisDrug discoveryAxonNeuroscienceNeurodegenerationBiologyMedicineBioinformaticsDiseaseCentral nervous systemPathologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis (MS), a chronic neurodegenerative disease driven by damage to the protective myelin sheath, is currently incurable. Today, all clinically available treatments modulate the immune-mediated symptoms of the disease but they fail to stop neurodegeneration in many patients. Remyelination, the regenerative process of myelin repair by oligodendrocytes, which is considered a necessary step to protect demyelinated axons and stop neuronal death, is impaired in MS patients. One of the major obstacles to finding effective remyelinating drugs is the lack of biomimetic drug screening platforms that enable quantification of compounds' potential to stimulate 3D myelination in the physiologically relevant axon-like environment. To address this need, we built a unique myelination drug discovery platform, by expanding our previously developed technology, artificial axons (AAs), which enables 3D-printing of synthetic axon mimics with the geometry and mechanical properties closely resembling those of biological axons. This platform allows for high-throughput phenotypic myelination assay based on quantification of 3D wrapping of myelin membrane around axons in response to compounds. Here, we demonstrate quantification of 3D myelin wrapping by rat oligodendrocytes around the axon mimics in response to a small library of known pro-myelinating compounds. This assay shows pro-myelinating activity for all tested compounds consistent with the published in vitro and in vivo data, demonstrating predictive power of AA platform. We find that stimulation of myelin wrapping by these compounds is dose-dependent, providing a facile means to quantify the compounds' potency and efficacy in promoting myelin wrapping. Further, the ranking of relative efficacy among these compounds differs in this 3D axon-like environment as compared to a traditional oligodendrocyte 2D differentiation assay quantifying area of deposited myelin membrane. Together, we demonstrate that the artificial axons platform and associated phenotypic myelin wrapping assay afford direct evaluation of myelin wrapping by oligodendrocytes in response to soluble compounds in an axon-like environment, providing a predictive tool for the discovery of remyelinating therapies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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