Neuroprotective therapies in glaucoma: I. Neurotrophic factor delivery
Notice bibliographique
Résumé
Glaucoma is a neurodegenerative eye disease that causes permanent blindness at the progressive stage and the number of people affected worldwide is expected to reach over 79 million by 2020. Currently, glaucoma management relies on pharmacological and invasive surgical treatments mainly by reducing the intraocular pressure (IOP), which is the most important risk factor for the progression of the visual field loss. Recent research suggests that neuroprotective or neuroregenerative approaches are necessary to prevent retinal ganglion cells (RGCs) loss and visual impairment over time. Neuroprotection is a new therapeutic strategy that attempts to keep RGCs alive and functional. New gene and cell therapeutics encoding neurotrophic factors (NTFs) are emerging for both neuroprotection and regenerative treatments for retinal diseases. This article briefly reviews the role of NTFs in glaucoma and the potential delivery systems. WIREs Nanomed Nanobiotechnol 2016, 8:240–254. doi: 10.1002/wnan.1361 This article is categorized under: Therapeutic Approaches and Drug Discovery > Nanomedicine for Neurological Disease Nanotechnology Approaches to Biology > Nanoscale Systems in Biology
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».