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Enregistrement W2335443846 · doi:10.1517/14712598.2016.1169268

Prospect of ultrasound-mediated gene delivery in cardiovascular applications

2016· review· en· W2335443846 sur OpenAlexafffund
Hao H Chen, Pratiek N. Matkar, Michael A. Kuliszewski, Howard Leong‐Poi

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Biological Therapy · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGene deliveryMedicineGenetic enhancementComputational biologyGeneBiologyBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The field of regenerative medicine has evolved over the years, investigating gene and stem/progenitor cell therapies to help address the increasing burden of cardiovascular disease (CVD). While the lack of success of gene therapy in clinical trials has dampened enthusiasm, the search continues for a successful and translatable gene therapy strategy for CVD. Ultrasound-mediated gene delivery (UMGD) is a non-invasive technique for gene delivery that utilizes gene-bearing carrier microbubbles and high power ultrasound to facilitate transfection in vivo. Many pre-clinical studies have shown benefit in animal models of CVD, but this has yet to be translated to human applications. AREAS COVERED: In this review, the basic principles of UMGD will be examined along with an overview of pre-clinical studies to date in CVD, focusing on cardiac and vascular applications and key findings. In addition, the potential path to the clinical translation of UMGD is discussed. EXPERT OPINION: Ultrasound-mediated gene delivery holds promise as a non-invasive technique for gene delivery in CVD, with the ability to deliver multiple genes with repeated deliveries over time. If the substantial hurdles to clinical translation can be overcome, UMGD may prove to be a key aspect in the success of cardiovascular gene therapy in the future.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,245 · 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.

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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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