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Enregistrement W4416812698 · doi:10.1016/j.addr.2025.115743

Implications of genetic and epigenetic aberrations to the tumorigenicity of human pluripotent stem cells

2025· article· en· W4416812698 sur OpenAlexfundno aff
Gal Keshet, Ivana Barbaric, Nissim Benvenisty

Notice bibliographique

RevueAdvanced Drug Delivery Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAzrieli FoundationIsrael Science FoundationUnited States-Israel Binational Science FoundationHORIZON EUROPE Framework ProgrammeRosetrees TrustEuropean Commission
Mots-clésEpigeneticsInduced pluripotent stem cellEmbryonic stem cellHuman Induced Pluripotent Stem CellsEpigenesisGerm layerReprogramming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human pluripotent stem cells (hPSCs) hold immense promise for cell replacement therapies due to their capacity to give rise to derivatives of the three embryonic germ layers and their ability to divide indefinitely in culture. Since their first derivation less than 30 years ago, multiple hPSC-derived cell products are already in clinical trials for a range of pathologies. Nevertheless, hPSCs also possess an intrinsic tumorigenic potential and have been shown to acquire recurrent genetic and epigenetic aberrations strongly associated with cancer initiation and progression. These properties cast doubt on the safety of hPSCs and raise concerns regarding their use for transplantation. In this review, we summarize the different kinds of genetic and epigenetic abnormalities repeatedly observed in hPSCs, how they emerge, and their potential implications for the tumorigenicity of hPSC-based products. We also discuss shared and unique abnormalities found in hPSCs derived from different sources. Finally, we suggest possible methods for reducing the occurrence of these aberrations and managing their effects once they arise.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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