Unraveling the Complexity and Advancements of Transdifferentiation Technologies in the Biomedical Field and Their Potential Clinical Relevance
Notice bibliographique
Résumé
Chronic diseases such as cancer, autoimmunity, and organ failure currently depend on conventional pharmaceutical treatment, which may cause detrimental side effects in the long term. In this regard, cell-based therapy has emerged as a suitable alternative for treating these chronic diseases. Transdifferentiation technologies have evolved as a suitable therapeutic alternative that converts one differentiated somatic cell into another phenotype by using transcription factors (TFs), small molecules, or small, single-stranded, non-coding RNA molecules (miRNA). The transdifferentiation techniques rely on simple, fast, standardized, and versatile protocols with minimal chance of tumorigenicity and genotoxicity. However, there are still challenges and limitations that need to be addressed to enhance their clinical translation percentage in the near future. Taking this into account, we have delineated the features and strategies used in the transdifferentiation techniques. Then, we delved into different intermediate states that were attained during transdifferentiation. Advancements in transdifferentiation techniques in the field of tissue engineering, autoimmunity, and cancer therapy were dissected. Furthermore, limitations, challenges, and future perspectives are outlined in this review to provide a whole new picture of the transdifferentiation techniques. Advancements in molecular biology, interdisciplinary research, bioinformatics, and artificial intelligence will push the frontiers of this technology further to establish new avenues for biomedical research.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».