Primitive and Definitive Neural Precursor Cells Are Present in Human Cerebral Organoids
Notice bibliographique
Résumé
Activation of neural stem cells (NSCs) correlates with improved functional outcomes in mouse models of injury. In the murine brain, NSCs have been extensively characterized and comprise (1) primitive NSCs (pNSCs) and (2) definitive NSCs (dNSCs). pNSCs are the earliest cells in the NSC lineage giving rise to dNSCs in the embryonic and adult mouse brain. pNSCs are quiescent under baseline conditions and can be activated upon injury. Herein, we asked whether human pNSCs and dNSCs can be isolated during the maturation of human cerebral organoids (COs) and activated by drugs known to regulate mouse NSC behavior. We demonstrate that self-renewing, multipotent pNSC and dNSC populations are present in human COs and express genes previously characterized in mouse NSCs. The drug NWL283, an inhibitor of apoptosis, reduced cell death in COs but did not improve NSC survival. Metformin, a drug used to treat type II diabetes that is known to promote NSC activation in mice, was found to expand human NSC pools. Together, these findings are the first to identify and characterize human pNSCs, advancing our understanding of the human NSC lineage and highlighting drugs that enhance their activity.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».