MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2977380244 · doi:10.1017/erm.2019.5

Recent advancements in exon-skipping therapies using antisense oligonucleotides and genome editing for the treatment of various muscular dystrophies

2019· review· en· W2977380244 sur OpenAlexaff
Jaeho Hwang, Toshifumi Yokota

Notice bibliographique

RevueExpert Reviews in Molecular Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensMuscular Dystrophy CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExon skippingExonMuscular dystrophyDuchenne muscular dystrophyGeneticsMedicineAntisense therapyBiologyBioinformaticsAlternative splicingGeneOligonucleotide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscular dystrophy is a group of genetic disorders characterised by degeneration of muscles. Different forms of muscular dystrophy can show varying phenotypes with a wide range of age, severity and location of muscle deterioration. Many palliative care options are available for muscular dystrophy patients, but no curative treatment is available. Exon-skipping therapy aims to induce skipping of exons with disease-causing mutations and/or nearby exons to restore the reading frame, which results in an internally truncated, partially functional protein. In antisense-mediated exon-skipping synthetic antisense oligonucleotide binds to pre-mRNA to induce exon skipping. Recent advances in exon skipping have yielded promising results; the US Food and Drug Administration (FDA) approved eteplirsen (Exondys51) as the first exon-skipping drug for the treatment of Duchenne muscular dystrophy, and in vivo exon skipping has been demonstrated in animal models of dysferlinopathy, limb-girdle muscular dystrophy type 2C and congenital muscular dystrophy type 1A. Novel methods that induce exon skipping utilizing Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR) are also being developed where splice site mutations are created within the genome to induce exon skipping. Challenges remain as exon-skipping agents can have deleterious non-specific effects and different in-frame deletions show phenotypic variance. This article reviews the state of the art of exon skipping for treating muscular dystrophy and discusses challenges and future prospects.

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 enseignants0,989
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)0,0020,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueExpert Reviews in Molecular MedicineMême sujetCRISPR and Genetic EngineeringTravaux en français237 207