Molecular characterization and sub-retinal transplantation of hypoimmunogenic human retinal sheets in a minipig model of severe photoreceptor degeneration
Notice bibliographique
Résumé
Retinal degenerative diseases affect millions of people worldwide, and legal blindness is generally associated with the loss of cone photoreceptors located in the central region of the retina called the macula. Currently, there is no treatment to replace the macula. Addressing this unmet need, we employed control isogenic and hypoimmunogenic induced pluripotent stem cell lines to generate spontaneously polarized retinal sheets (RSs). RSs were enriched in retinal progenitor and cone precursor cells, which could differentiate into mature S- and M/L-cones in long-term cultures. Single-cell RNA-seq analysis showed that RSs recapitulate the ontogeny of the developing human retina. Isolation of neural rosettes for sub-retinal transplantation effectively eliminated unwanted cells such as RPE cells. In a porcine model of chemically induced retinal degeneration, grafts integrated the host retina and formed a new, yet immature, photoreceptor layer. In one transplanted animal, functional and immunohistochemical assays suggest that grafts exhibited responsiveness to light stimuli and established putative synaptic connections with host bipolar neurons. This study underscores the potential and challenges of RSs for clinical applications.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».