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Enregistrement W4416793173 · doi:10.1038/s41525-025-00533-0

A scoping review of stem cell models of leukodystrophies: advances in understanding pathophysiological mechanisms

2025· article· en· W4416793173 sur OpenAlexafffund
Alexandra Chapleau, Stefanie Perrier, Thomas M. Durcan, Geneviève Bernard

Notice bibliographique

Revuenpj Genomic Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensMcGill Genome CentreMontreal Children's HospitalMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNational Institute of Child Health and Human DevelopmentMcGill University Health CentreCanadian Institutes of Health ResearchEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentCanada First Research Excellence FundMcGill University
Mots-clésDiseaseLeukodystrophyStem cellIdentification (biology)Huntington's diseaseNeural stem cellStem cell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leukodystrophies are a diverse group of genetic disorders affecting the central nervous system white matter. Since their initial identification over a century ago, significant advancements have been made in understanding their genetic and clinical profiles. Yet, disease modifying therapies are limited, despite significant clinical impact characterized by progressive neurological decline leading to severe disability and early mortality. This underscores the need for advanced disease models to facilitate the understanding of disease mechanisms and the development of early therapeutic interventions. Stem cells have emerged as a transformative tool in leukodystrophy research, enabling the generation of patient-specific cells otherwise inaccessible for study. We have conducted the first scoping review of stem cell-based disease modeling in leukodystrophies, highlighting recent developments, challenges, and future directions in leveraging these models to enhance our understanding and aid in the development of therapies for these debilitating disorders.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,271

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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