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Enregistrement W2805012591 · doi:10.19070/2332-290x-si02002

A Review of Personalised Molecular Medicine for the Treatment of Corneal Disorders

2015· review· en· W2805012591 sur OpenAlexaff
Courtney DG, Abhimanyu Thakur, Nesbit MA, Moore Je, Tara Moore

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Ophthalmology & Eye Science · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscription activator-like effector nucleaseCRISPRGenome editingCas9RNA interferenceGene silencingBiologyGeneComputational biologyGeneticsGene expressionSmall interfering RNAGenetic enhancementDNARNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the field of molecular medicine evolves greater numbers of systems are being utilised to ellicit changes in gene expression in an attempt to resolve genetic or environmental disorders.Within this review we focus on 4 of the more common forms of gene therapy utilised to alter gene expression; siRNAs, TALENs, ZFNs and CRISPR/Cas9.Short-interfering RNAs (siRNAs) are one method of transiently down regulating the expression of any target gene through the exploitation of the RNA interference pathway, often referred to as gene silencing [1].The bacterial Type II Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR)/Cas9 genome editing system is the latest method of interrupting gene expression through cleavage of target DNA.Its effectiveness at cleaving genomic DNA in mammalian cells in vitro and in vivo [2,3], the specificity that this system exhibits [4, 5] and the relative ease with which targeted systems can be constructed [6], make this method of gene disruption a favourable technique.Transcription activator-like effector nucleases (TALENs) are artificial systems that can be designed and constructed relatively quickly to bind practically anywhere in the genome and cleave double stranded DNA, thus interrupting the expression of any given target gene AbstractThe cornea represents an ideal tissue to elucidate the potential of molecular medicine to treat genetic disorders.It is a small, readily accessible tissue that is easy to monitor treat topically, while a number of corneal disorders are well characterized with regard to a known genetic cause.In addition, due to their genetic basis most of these conditions are bilateral, affecting both corneas, allowing for a clear comparison between treated and untreated tissue using the fellow eye as a control.Currently, molecular techniques utilising siRNAs, CRISPR/Cas9, TALENS and ZFNs are being evaluated by many for their therapeutic potential for corneal disorders.Methodologies are discussed within this review with particular emphasis on the more recent and emerging field of CRISPR/Cas9-based therapeutics.Since the advent of gene therapies, effective delivery has been a challenge.Potential ocular delivery techniques include viral vectors, nanoparticles or physical injection.Studies employing in vitro and in vivo models of corneal disorders have demonstrated promising results for treatment by molecular techniques.However, many of these studies have not translated into the clinic, perhaps due to a lack of good animal models for preclinical testing or failure to develop suitable delivery methods.Until this occurs it is difficult to fully gauge the usefulness of these techniques to treat corneal disorders in human patients over a sustained time period.Here we present a review of current research into molecular-based therapies for genetic corneal disorders and discuss the applicability of these studies to advancing translational research for other genetic disorders.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,410 · 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'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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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