Ultrasound-targeted microbubble destruction (UTMD)—Novel applications for microRNA delivery
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound-targeted microbubble destruction (UTMD) is a non-invasive technique for gene delivery, utilizing high power ultrasound and nucleic acid-bearing microbubbles. UTMD has been used in a variety of in vivo applications, including cardiac and skeletal muscle, kidney, liver, cerebral and even lung, and have been studied using many gene vectors, including plasmid, viral and small interfering RNA. The focus of gene therapy has now shifted towards small non-coding RNAs, including microRNAs (miRNA). These non-coding RNAs are important transcriptional and post-transcriptional inhibitors of gene expression that regulate the translational output of target messenger RNAs. MicroRNAs have been shown to participate in a multitude of cellular process, and their dysregulation may play an important pathophysiologic role in many different human pathologies. Coupled with their ability to specifically target particular cellular pathways, makes the possibility of exploiting miRNAs to develop therapeutic strategies extremely attractive. This presentation will focus specifically on several miRNAs with UTMD applications in (1) chronic ischemic peripheral arterial disease, (2) ischemia-reperfusion injury, and (3) abdominal aortic aneurysms (AAA). For each application, we will discuss selection of miRNA, aspects of tissue targeting in vivo, enhancement of therapeutic effect and potential for clinical translation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».