Skipping Multiple Exons of Dystrophin Transcripts Using Cocktail Antisense Oligonucleotides
Notice bibliographique
Résumé
Duchenne muscular dystrophy (DMD) is one of the most common and lethal genetic disorders, with 20,000 children per year born with DMD globally. DMD is caused by mutations in the dystrophin (DMD) gene. Antisense-mediated exon skipping therapy is a promising therapeutic approach that uses short DNA-like molecules called antisense oligonucleotides (AOs) to skip over/splice out the mutated part of the gene to produce a shortened but functional dystrophin protein. One major challenge has been its limited applicability. Multiple exon skipping has recently emerged as a potential solution. Indeed, many DMD patients need exon skipping of multiple exons in order to restore the reading frame, depending on how many base pairs the mutated exon(s) and adjacent exons have. Theoretically, multiple exon skipping could be used to treat approximately 90%, 80%, and 98% of DMD patients with deletion, duplication, and nonsense mutations, respectively. In addition, multiple exon skipping could be used to select deletions that optimize the functionality of the truncated dystrophin protein. The proof of concept of systemic multiple exon skipping using a cocktail of AOs has been demonstrated in dystrophic dog and mouse models. Remaining challenges include the insufficient efficacy of systemic treatment, especially for therapies that target the heart, and limited long-term safety data. Here we review recent preclinical developments in AO-mediated multiple exon skipping and discuss the remaining challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».