Ultrasound-targeted microbubble destruction in gene therapy: A new tool to cure human diseases
Notice bibliographique
Résumé
Human gene therapy has made significant advances in less than two decades. Within this short period of time, gene therapy has proceeded from the conceptual stage to technology development and laboratory research, and finally to clinical trials for the treatment of a variety of deadly diseases. Cardiovascular disease, cancer, and stroke are leading causes of death worldwide. Despite advances in medical, interventional, radiation and surgical treatments, the mortality rate remains high, and the need for novel therapies is great. Gene therapy provides an efficient approach to disease treatment. Notable advances in gene therapy have been made for genetic disorders, including severe combined immune deficiency, chronic granulomatus disorder, hemophilia and blindness, as well as for acquired diseases, including cancer and neurodegenerative and cardiovascular diseases. However, lack of an efficient delivery system to target cells as well as the difficulty of sustained expression of transgenes has hindered advancements in gene therapy. Ultrasound targeted microbubble destruction (UTMD) is a promising approach for target-specific gene delivery, and it has been successfully investigated for the treatment of many diseases in the past decade. In this paper, we review UTMD-mediated gene delivery for the treatment of cardiovascular diseases, cancer and stroke.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».