Notice bibliographique
Résumé
Molecular genetic details of the human coagulation system were among the first successes of the genetic revolution in the 1980s. This information led to new molecular diagnostic strategies for inherited disorders of hemostasis and the development of recombinant clotting factors for the treatment of the common inherited bleeding disorders. A longer term goal of this knowledge has been the establishment of gene transfer to provide continuing access to missing or defective hemostatic proteins. Because of the relative infrequency of inherited coagulation factor disorders and the availability of safe and effective alternative means of management, the application of gene therapy for these conditions has been slow to realize clinical application. Nevertheless, the tools for effective and safe gene transfer are now much improved, and we have started to see examples of clinical gene therapy successes. Leading the way has been the use of adeno-associated virus-based strategies for factor IX gene transfer in hemophilia B. Several small phase 1/2 clinical studies using this approach have shown prolonged expression of therapeutically beneficial levels of factor IX. Nevertheless, before the application of gene therapy for coagulation disorders becomes widespread, several obstacles need to be overcome. Immunologic responses to the vector and transgenic protein need to be mitigated, and production strategies for clinical grade vectors require enhancements. There is little doubt that with the development of more efficient and facile strategies for genome editing and the application of other nucleic acid-based approaches to influence the coagulation system, the future of genetic therapies for hemostasis is bright.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».