Mind the Gap: Genetic Variation and Personalized Therapies for Cardiomyopathies
Notice bibliographique
Résumé
Inherited cardiomyopathies are cardiovascular disorders that are one of the leading causes of death and are strongly associated with genetic mutations. These include hypertrophic, dilated, restrictive, as well as arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathies. Among the patients presenting with these specific forms of cardiomyopathies, there is significant phenotypic, genotypic, and environmental heterogeneity. Over the years, the identification of the underlying mutations common to specific forms of cardiomyopathies have facilitated clinic diagnosis. However, the variation between patient genetics and phenotypes highlights the need for improved understanding of these diseases and the development of innovative treatments. To better understand the diseases, researchers are capitalizing on two innovative technologies: cardiac reprogramming and gene editing using CRISPR-Cas9. Deriving cardiomyocytes from patient blood samples and gene editing allows for the efficient generation of cellular and animal models that allow researchers to model the disease more accurately. In addition, the recent advances in high throughput drug screening allows for the efficient testing of patient-derived cardiomyocytes for patient-specific susceptibility to various drugs that are currently approved. In addition, this technology can facilitate the development of new pharmacological compounds for the treatment of specific cardiomyopathies. Overall, the recent technological advances in molecular medicine now presents an opportunity to gain unprecedented insight into solving the complex issue of inherited cardiomyopathies. These techniques pave the way for the new generation of personalized medicine in treating cardiovascular diseases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».