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Enregistrement W2307646011 · doi:10.1093/brain/aww081

Emerging therapies for mitochondrial disorders

2016· review· en· W2307646011 sur OpenAlexaff
Helen Nightingale, Gerald Pfeffer, David Bargiela, Rita Horváth, Patrick F. Chinnery

Notice bibliographique

RevueBrain · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchWellcome Trust
Mots-clésMitochondrial diseaseMitochondrial DNABiologyBioinformaticsMedicineNeuroscienceClinical trialComputational biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mitochondrial disorders are a diverse group of debilitating conditions resulting from nuclear and mitochondrial DNA mutations that affect multiple organs, often including the central and peripheral nervous system. Despite major advances in our understanding of the molecular mechanisms, effective treatments have not been forthcoming. For over five decades patients have been treated with different vitamins, co-factors and nutritional supplements, but with no proven benefit. There is therefore a clear need for a new approach. Several new strategies have been proposed acting at the molecular or cellular level. Whilst many show promise in vitro, the clinical potential of some is questionable. Here we critically appraise the most promising preclinical developments, placing the greatest emphasis on diseases caused by mitochondrial DNA mutations. With new animal and cellular models, longitudinal deep phenotyping in large patient cohorts, and growing interest from the pharmaceutical industry, the field is poised to make a breakthrough.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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