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Enregistrement W2793264310 · doi:10.1073/pnas.1720662115

<i>BEST1</i> gene therapy corrects a diffuse retina-wide microdetachment modulated by light exposure

2018· article· en· W2793264310 sur OpenAlexaff
Karina E Guziewicz, Artur V. Cideciyan, William A. Beltran, András M. Komáromy, Valérie Dufour, Małgorzata Świder, Simone Iwabe, Alexander Sumaroka, Brian Thomas Kendrick, Gordon Ruthel, Vince A. Chiodo, Elise Héon, William W. Hauswirth, Samuel G. Jacobson, Gustavo D. Aguirre

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Eye InstituteHope For VisionMacula Vision Research FoundationNational Institutes of HealthFoundation Fighting Blindness
Mots-clésRetinal pigment epitheliumRetinaRetinal degenerationElectroretinographyBiologyRetinalMacular degenerationPathologyMedicineOphthalmologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance One of the most common forms of monogenic macular degeneration worldwide is caused by dominant or recessive bestrophinopathies associated with mutations in the BEST1 gene. Disease expression is known to start with a retina-wide electrophysiological defect leading to localized vitelliform and atrophic lesions and vision loss. To develop lasting therapies for this incurable disease, there is a need for greater understanding of the early pathophysiology before lesion formation. Here we find that the loss of retinal pigment epithelium apical microvilli and resulting microdetachment of the retina represent the earliest features of canine bestrophinopathies. We show that retinal light exposure expands, and dark adaptation contracts, the microdetachments. Subretinal adeno-associated virus-based gene therapy corrects both the vitelliform lesions and the light-modulated microdetachments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations77
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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