The therapeutic potential of skeletal muscle plasticity in Duchenne muscular dystrophy: phenotypic modifiers as pharmacologic targets
Notice bibliographique
Résumé
Duchenne muscular dystrophy (DMD) is a life-limiting, neuromuscular disorder that causes progressive, severe muscle wasting in boys and young men. Although there is no cure, scientists and clinicians can leverage the fact that slower, more oxidative skeletal muscle fibers possess an enhanced degree of resistance to the dystrophic pathology relative to their faster, more glycolytic counterparts, and can thus use this knowledge when investigating novel therapeutic avenues. Several factors have been identified as powerful regulators of muscle plasticity. Some proteins, such as calcineurin, peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR) γ coactivator 1α (PGC-1α), PPARβ/δ, and AMP-activated protein kinase (AMPK), when chronically stimulated in animal models, remodel skeletal muscle toward the slow, oxidative myogenic program, whereas others, such as receptor-interacting protein 140 (RIP140) and E2F transcription factor 1 (E2F1), repress this phenotype. Recent studies demonstrating that pharmacologic and physiological activation of targets that shift dystrophic muscle toward the slow, oxidative myogenic program provide appreciable molecular and functional benefits. This review surveys the rationale behind, and evidence for, the study of skeletal muscle plasticity in preclinical models of DMD and highlights the potential therapeutic opportunities in advancing a strategy focused on remodeling skeletal muscle in patients with DMD toward the slow, oxidative phenotype.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».