MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1546961109 · doi:10.4137/dti.s378

Recent Advancements in Targeted Delivery of Therapeutic Molecules in Neurodegenerative Disease–-Spinocerebellar Ataxia–-Opportunities and Challenges

2008· article· en· W1546961109 sur OpenAlexafffund
Satya Prakash, Meenakshi Malhotra

Notice bibliographique

RevueDrug Target Insights · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFaculty of Medicine, McGill UniversityMcGill University
Mots-clésMedicineSpinocerebellar ataxiaDiseaseGene silencingBioinformaticsGenetic enhancementAtaxiaDrug discoveryNanocarriersComputational biologyDrugNeuroscienceGeneBiologyPharmacologyGeneticsPathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drug discovery and its methodologies have been very effective in terms of treating cancers and immunological disorders but have not been able to stop genetic diseases as most of the drugs target at the protein level. They merely mitigate the symptoms of the disease. Spinocerebellar ataxia is a neurological genetic disorder that is caused by the formation of an abnormal protein. There have been several reports on ataxic drug development but actual clinical treatment is yet to be achieved. Oligonucleotide therapy called sequence specific siRNA mediated gene silencing has evolved with promising results. This approach emphasizes on suppressing the expression of the diseased gene at mRNA level. However, there is a limitation in delivery of siRNA to the target site. Several methods have been developed over the last decade to enhance the target specific delivery of DNA, siRNA, protein and small drug molecules for therapeutic purpose with less or no side effects. This review discusses the latest upcoming technologies in the field that focus on a number of nonviral nanocarriers for targeted delivery. In this review, we explore the promise and potential of novel therapeutics with interest on ataxia therapy.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,814

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDrug Target InsightsMême sujetRNA Interference and Gene DeliveryTravaux en français237 207