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Enregistrement W2965000423 · doi:10.1093/hmg/ddz157

Advances and challenges for hemophilia gene therapy

2019· review· en· W2965000423 sur OpenAlexaff
Paul Batty, David Lillicrap

Notice bibliographique

RevueHuman Molecular Genetics · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesBayer
Mots-clésBiologyGenetic enhancementGeneticsGeneComputational biologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hemophilia is an X-linked inherited bleeding disorder, resulting from defects in the F8 (hemophilia A) or F9 (hemophilia B) genes. Persons with hemophilia have bleeding episodes into the soft tissues and joints, which are treated with self-infusion of factor VIII or IX concentrates. Hemophilia provides an attractive target for gene therapy studies, due to the monogenic nature of these disorders and easily measurable endpoints (factor levels and bleed rates). All successful, pre-clinical and clinical studies to date have utilized recombinant adeno-associated viral (AAV) vectors for factor VIII or IX hepatocyte transduction. Recent clinical data have presented normalization of factor levels in some patients with improvements in bleed rate and quality of life. The main toxicity seen within these studies has been early transient elevation in liver enzymes, with variable effect on transgene expression. Although long-term data are awaited, durable expression has been seen within the hemophilia dog model with no late-toxicity or oncogenesis. There are a number of phase III studies currently recruiting; however, there may be some limitations in translating these data to clinical practice, due to inclusion/exclusion criteria. AAV-based gene therapy is one of a number of novel approaches for treatment of hemophilia with other gene therapy (in vivo and ex vivo) and non-replacement therapies progressing through clinical trials. Availability of these high-cost novel therapeutics will require evolution of both clinical and financial healthcare services to allow equitable personalization of care for persons with hemophilia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations105
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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