Genetics of Leber congenital amaurosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To give an overview of our current knowledge of the genetic causes of Leber congenital amaurosis (LCA). Methods Current literature on the genetic causes of LCA and the function of the defective gene products will be reviewed. In addition therapeutic options for the various genetic subtypes will be discussed. Results Linkage analysis, homozygosity mapping and candidate gene analysis facilitated the identification of 15 genes mutated in patients with LCA, which together explain approximately 70% of the cases. Several of these genes have also been implicated in other non‐syndromic or syndromic retinal diseases, such as retinitis pigmentosa and Joubert syndrome, respectively. CEP290, GUCY2D and CRB1 are the most frequently mutated LCA genes; one intronic CEP290 mutation (p.Cys998X) is found in 20% of LCA patients from north‐western Europe, although this frequency is lower in other populations. The LCA genes encode proteins with a wide variety of retinal functions, such as photoreceptor morphogenesis, phototransduction, vitamin A cycling and intra‐photoreceptor ciliary transport processes. Rodent, avian and canine models for LCA have been successfully corrected employing adeno‐associated virus or lentivirus‐based gene therapy. Moreover, phase 1 clinical trials have been carried out in humans with RPE65 deficiencies. In addition, a phase 1 clinical trial with a retinoid compound has been initiated in LCA patients with RPE65 and LRAT mutations. Conclusion Future LCA research will focus on the identification of the remaining causal genes, the elucidation of the molecular mechanisms of disease in the retina, and the development of gene therapy approaches for different genetic subtypes of LCA.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».