Future Promise of siRNA and Other Nucleic Acid Based Therapeutics for the Treatment of Chronic HCV
Notice bibliographique
Résumé
RNA interference (RNAi) is gaining favor as a potential therapeutic option for the treatment of Hepatitis C virus infections. RNAi, first discovered in plants, induces sequence specific degradation of messenger RNA following the introduction of short interference RNA (siRNA). RNAi is a natural defense mechanism used by plants to combat viral infections, and the discovery of RNAi activity in mammalian cells has prompted several drug companies to investigate and exploit RNAi based drugs as a potential therapy against HCV infections. A number of research groups have demonstrated that strong RNAi activity can be induced against HCV using synthetic siRNA duplexes as triggers, or by expressing short hairpin RNAs from plasmid or viral vectors. However, much work remains to improve delivery, maintain specificity and limit the development of virus resistance. HCV is capable of evading RNAi activity through the incorporation escape mutations within the siRNA target sequence, highlighting the importance of implementing strategies to limit the development of resistance. Other nucleic acid based therapies such as antisense oligonucleotides, RNA aptamers and ribozymes have also been considered for use as HCV therapeutics, and we will outline the potential opportunities and obstacles to their use as well as RNAi.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».