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Enregistrement W2418155401 · doi:10.1136/bmj.i859

New and emerging targeted therapies for cystic fibrosis

2016· review· en· W2418155401 sur OpenAlexaff
Bradley S. Quon, Steven M. Rowe

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésIvacaftorCystic fibrosisCystic fibrosis transmembrane conductance regulatorMedicineGenetic enhancementDiseaseBioinformaticsLoss functionGeneComputational biologyBiologyPathologyGeneticsPhenotypeInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cystic fibrosis (CF) is a monogenic autosomal recessive disorder that affects about 70,000 people worldwide. The clinical manifestations of the disease are caused by defects in the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) protein. The discovery of the CFTR gene in 1989 has led to a sophisticated understanding of how thousands of mutations in the CFTR gene affect the structure and function of the CFTR protein. Much progress has been made over the past decade with the development of orally bioavailable small molecule drugs that target defective CFTR proteins caused by specific mutations. Furthermore, there is considerable optimism about the prospect of gene replacement or editing therapies to correct all mutations in cystic fibrosis. The recent approvals of ivacaftor and lumacaftor represent the genesis of a new era of precision medicine in the treatment of this condition. These drugs are having a positive impact on the lives of people with cystic fibrosis and are potentially disease modifying. This review provides an update on advances in our understanding of the structure and function of the CFTR, with a focus on state of the art targeted drugs that are in development.

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)0,001
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 enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations146
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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