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Enregistrement W2907199792 · doi:10.3390/jpm9010001

Restoring Dystrophin Expression in Duchenne Muscular Dystrophy: Current Status of Therapeutic Approaches

2019· review· en· W2907199792 sur OpenAlexaff
Yuko Shimizu‐Motohashi, Hirofumi Komaki, Norio Motohashi, Shin’ichi Takeda, Toshifumi Yokota, Yoshitsugu Aoki

Notice bibliographique

RevueJournal of Personalized Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésExon skippingDystrophinDuchenne muscular dystrophyMorpholinoMedicineBioinformaticsMuscular dystrophyUtrophinCRISPRExonGenome editingComputational biologyBiologyGeneticsInternal medicineAlternative splicingGeneZebrafish

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
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)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations89
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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