Restoring Dystrophin Expression in Duchenne Muscular Dystrophy: Current Status of Therapeutic Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Duchenne muscular dystrophy (DMD), a rare genetic disorder characterized by progressive muscle weakness, is caused by the absence or a decreased amount of the muscle cytoskeletal protein dystrophin. Currently, several therapeutic approaches to cure DMD are being investigated, which can be categorized into two groups: therapies that aim to restore dystrophin expression, and those that aim to compensate for the lack of dystrophin. Therapies that restore dystrophin expression include read-through therapy, exon skipping, vector-mediated gene therapy, and cell therapy. Of these approaches, the most advanced are the read-through and exon skipping therapies. In 2014, ataluren, a drug that can promote ribosomal read-through of mRNA containing a premature stop codon, was conditionally approved in Europe. In 2016, eteplirsen, a morpholino-based chemical capable of skipping exon 51 in premature mRNA, received conditional approval in the USA. Clinical trials on vector-mediated gene therapy carrying micro- and mini- dystrophin are underway. More innovative therapeutic approaches include CRISPR/Cas9-based genome editing and stem cell-based cell therapies. Here we review the current status of therapeutic approaches for DMD, focusing on therapeutic approaches that can restore dystrophin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».