Antibody-based therapies for Huntington’s disease: current status and future directions
Notice bibliographique
Résumé
The types of treatments and interventions being developed for chronic neurodegenerative disorders have expanded considerably in recent years. In addition to the variety of targets being pursued, strategies have moved from symptom management to more directed disease-modifying approaches. Among them are antibody-based therapies, which are not only being evaluated for a range of tauopathies and synucleinopathies, but are also emerging as a potential application for monogenic disorders of the central nervous system (CNS), including Huntington's disease (HD). Despite the excitement around the early trial data of anti-sense oligonucleotides (ASO) treatment for such disorders, antibody therapies may hold the key to tackling another aspect of the disease that could be critical to its pathogenesis. While gene-based methodologies are designed to lower, predominantly within cellular elements, mutant huntingtin protein (mHtt) - the genetic product of HD - the pathological protein is abundant in free forms and in several compartments including the cerebrospinal fluid, the plasma and the extracellular matrix. With accumulating evidence for the spreading and seeding capacities of mHtt, it may indeed be essential to target the protein both intracellularly and extracellularly. Therefore, free forms of mHtt not only represents an ideal target for antibodies, but one that needs to be addressed if meaningful and maximal clinical benefits are to be expected. This review explores the potential use of antibody-based therapies to treat HD, including the rationale for this approach as well as the pre-clinical data supporting it. The potential challenges that will need to be considered if such route is to be pursued clinically are also discussed.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».