In-process evaluation of culture errors using morphology-based image analysis.
Imai Y., Yoshida K., Matsumoto M., Okada M., Kanie K., Shimizu K.
การศึกษาในห้องปฏิบัติการ ตีพิมพ์ในวารสาร Regen Ther ปี 2018 — สรุปอัตโนมัติจากบทคัดย่อ PubMed
หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป
- ระดับ A · หลักฐานทางคลินิกค่อนข้างแข็งแรง
- ระดับ B · หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวก
- ระดับ C · งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์
- ระดับ D · รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง
- กำลังศึกษาเพิ่มเติม · หัวข้อใหม่ที่นักวิจัยกำลังสำรวจอย่างต่อเนื่อง
ข้อมูลหน้านี้ดึงมาจากฐานข้อมูล PubMed โดยตรง คำอธิบายภาษาไทยเป็นสรุปอัตโนมัติจากข้อมูลบรรณานุกรมและบทคัดย่อ ไม่ใช่การแปลทั้งฉบับ และไม่ใช่คำแนะนำทางการแพทย์
- ประเภทการศึกษา
- การศึกษาในห้องปฏิบัติการ
- วารสาร
- Regen Ther (2018)
- ประเทศ
- Netherlands
- จำนวนผู้เข้าร่วม (จากบทคัดย่อ)
- —
- แหล่งข้อมูล
- PubMed
- PMID
- 30525071
- PMCID
- PMC6222266
- DOI
- 10.1016/j.reth.2018.06.001
- จำนวนการอ้างอิง
- 14
บทคัดย่อ (ต้นฉบับภาษาอังกฤษ)
Introduction Advancing industrial-scale manufacture of cells as therapeutic products is an example of the wide applications of regenerative medicine. However, one bottleneck in establishing stable and efficient cell manufacture is quality control. Owing to the lack of effective in-process measurement technology, analyzing the time-consuming and complex cell culture process that essentially determines cellular quality is difficult and only performed by manual microscopic observation. Our group has been applying advanced image-processing and machine-learning modeling techniques to construct prediction models that support quality evaluations during cell culture. In this study, as a model of errors during the cell culture process, intentional errors were compared to the standard culture and analyzed based only on the time-course morphological information of the cells. Methods Twenty-one lots of human mesenchymal stem cells (MSCs), including both bone-marrow-derived MSCs and adipose-derived MSCs, were cultured under 5 conditions (one standard and 4 types of intentional errors, such as clear failure of handlings and machinery malfunctions). Using time-course microscopic images, cell morphological profiles were quantitatively measured and utilized for visualization and prediction modeling. For visualization, modified principal component analysis (PCA) was used. For prediction modeling
สิ่งที่งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์
- • งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่า SVF เป็นการรักษาที่ได้รับการรับรอง หรือใช้แทนการรักษามาตรฐานได้
- • เป็นการศึกษาก่อนคลินิก ผลในสัตว์ทดลองหรือห้องปฏิบัติการไม่สามารถนำมาสรุปผลในมนุษย์ได้
ระดับหลักฐาน
หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป
ดูวิธีจัดระดับหลักฐานดูงานวิจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง
กรองห้องสมุดงานวิจัยด้วยชื่อเรื่อง ชื่อผู้เขียน หรือปีที่ตีพิมพ์ของงานวิจัยนี้