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Enregistrement W4417344605 · doi:10.20944/preprints202512.1323.v1

Rebuilding Spinal Circuit Computation Through a Patient-Specific Interneuron Precision Model

2025· preprint· W4417344605 sur OpenAlexfundno aff
Sasi Kumar Jagadeesan, Ryan Sandarage, Eve C. Tsai

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOttawa Hospital Research InstituteUniversity of Ottawa
Mots-clésInterneuronCentral pattern generatorSpinal cordInhibitory postsynaptic potentialComputational modelExcitatory postsynaptic potential

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spinal interneurons constitute the computational core of spinal circuitry, integrating excitatory and inhibitory inputs to generate the rhythmic patterns that drive locomotor, postural, and autonomic control. Their developmental logic, molecular diversity, and adaptive plasticity make them central determinants of functional recovery after spinal cord injury. Yet most regenerative strategies continue to emphasize cellular replacement rather than the restoration of the computational integrity of spinal networks. In this review, we reframe spinal repair as the reconstitution of circuit computation. We synthesize current insights into how embryonic patterning programs defined by SHH, Wnt, and BMP gradients, refined by Notch and retinoic acid signaling, and consolidated by axon guidance cues, establish interneuron diversity, connectivity, and network symmetry that together encode the logic of motor coordination. Spinal cord injury disrupts this developmental logic, fragmenting excitatory and inhibitory balance and desynchronizing rhythmic modules, while residual circuits retain latent capacity for resynchronization through plasticity and neuromodulation. Building upon this developmental and computational continuum, we propose the Patient Specific Interneuron Precision Model (PIPM), a closed loop framework that links patient specific biological states including progenitor competence, morphogen sensitivity, and metabolic tone to circuit level computation and recovery potential. By bridging molecular, physiological, and clinical insights, the PIPM establishes a systems logic that unifies biological competence with circuit recovery, positioning interneuron computation as the conceptual foundation for precision spinal cord regeneration.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission1
Résumé présentoui

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