MicroRNA in neurodegenerative drug discovery: the way forward?
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative diseases occur when neuronal cells in the brain or spinal cord progressively lose function and eventually die. Pathological analysis of these tissues reveals changes that include the loss of synapses, tangles of misfolded protein and immune cell activation, even during very early stages of disease well before debilitating clinical signs are apparent. This suggests that if neurodegeneration is treated early enough, drugs designed to delay the progress of these diseases by either repairing the early damage and loss of neurons, or protecting neuron functionality from further insult, may be efficacious. MicroRNAs (miRNAs) are small non-coding RNAs that can post-transcriptionally regulate gene expression. They are particularly numerous within neurons where many are expressed with high specificity, which suggests that they have important roles in the healthy brain. Indeed, miRNAs are essential for the post-mitotic survival of neurons, implying a crucial role in survival and neuroprotection. This has focused attention on exploring the use of miRNA-based drugs as a means to correct cellular abnormalities and maintain neuronal function in neurodegenerative diseases. These efforts are spurred on by the rapid progress to clinical trials for a number of miRNA-based therapies for other diseases such as cardiovascular diseases, fibrosis and cancer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».