Advances in physiological and clinical relevance of hiPSC-derived brain models for precision medicine pipelines
Notice bibliographique
Résumé
Precision, or personalized, medicine aims to stratify patients based on variable pathogenic signatures to optimize the effectiveness of disease prevention and treatment. This approach is favorable in the context of brain disorders, which are often heterogeneous in their pathophysiological features, patterns of disease progression and treatment response, resulting in limited therapeutic standard-of-care. Here we highlight the transformative role that human induced pluripotent stem cell (hiPSC)-derived neural models are poised to play in advancing precision medicine for brain disorders, particularly emerging innovations that improve the relevance of hiPSC models to human physiology. hiPSCs derived from accessible patient somatic cells can produce various neural cell types and tissues; current efforts to increase the complexity of these models, incorporating region-specific neural tissues and non-neural cell types of the brain microenvironment, are providing increasingly relevant insights into human-specific neurobiology. Continued advances in tissue engineering combined with innovations in genomics, high-throughput screening and imaging strengthen the physiological relevance of hiPSC models and thus their ability to uncover disease mechanisms, therapeutic vulnerabilities, and tissue and fluid-based biomarkers that will have real impact on neurological disease treatment. True physiological understanding, however, necessitates integration of hiPSC-neural models with patient biophysical data, including quantitative neuroimaging representations. We discuss recent innovations in cellular neuroscience that can provide these direct connections through generative AI modeling. Our focus is to highlight the great potential of synergy between these emerging innovations to pave the way for personalized medicine becoming a viable option for patients suffering from neuropathologies, particularly rare epileptic and neurodegenerative disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».