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Enregistrement W4390579943 · doi:10.1016/j.stemcr.2023.12.001

Label-free enrichment of human pluripotent stem cell-derived early retinal progenitor cells for cell-based regenerative therapies

2024· article· en· W4390579943 sur OpenAlexfundno aff
Yasuaki Iwama, Hiroko Nomaru, Tomohiro Masuda, Yōko Kawamura, Michiru Matsumura, Yuri Murata, Kazuki Teranishi, Kohji Nishida, Sadao Ota, Michiko Mandai, Masayo Takahashi

Notice bibliographique

RevueStem Cell Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Internet Registration AuthorityJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésBiologyRetinalInduced pluripotent stem cellRetinitis pigmentosaCell sortingTransplantationRetinal degenerationCell therapyProgenitor cellStem cellRegenerative medicineCell biologyCellEmbryonic stem cellBiochemistryMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pluripotent stem cell-based therapy for retinal degenerative diseases is a promising approach to restoring visual function. A clinical study using retinal organoid (RO) sheets was recently conducted in patients with retinitis pigmentosa. However, the graft preparation currently requires advanced skills to identify and excise suitable segments from the transplantable area of the limited number of suitable ROs. This remains a challenge for consistent clinical implementations. Herein, we enabled the enrichment of wild-type (non-reporter) retinal progenitor cells (RPCs) from dissociated ROs using a label-free ghost cytometry (LF-GC)-based sorting system, where a machine-based classifier was trained in advance with another RPC reporter line. The sorted cells reproducibly formed retinal spheroids large enough for transplantation and developed mature photoreceptors in the retinal degeneration rats. This method of enriching early RPCs with no specific surface antigens and without any reporters or chemical labeling is promising for robust preparation of graft tissues during cell-based therapy.

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 enseignants0,012
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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