Cored in the act: the use of models to understand core myopathies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The core myopathies are a group of congenital myopathies with variable clinical expression – ranging from early-onset skeletal-muscle weakness to later-onset disease of variable severity – that are identified by characteristic ‘core-like’ lesions in myofibers and the presence of hypothonia and slowly or rather non-progressive muscle weakness. The genetic causes are diverse; central core disease is most often caused by mutations in ryanodine receptor 1 (RYR1), whereas multi-minicore disease is linked to pathogenic variants of several genes, including selenoprotein N (SELENON), RYR1 and titin (TTN). Understanding the mechanisms that drive core development and muscle weakness remains challenging due to the diversity of the excitation-contraction coupling (ECC) proteins involved and the differential effects of mutations across proteins. Because of this, the use of representative models expressing a mature ECC apparatus is crucial. Animal models have facilitated the identification of disease progression mechanisms for some mutations and have provided evidence to help explain genotype-phenotype correlations. However, many unanswered questions remain about the common and divergent pathological mechanisms that drive disease progression, and these mechanisms need to be understood in order to identify therapeutic targets. Several new transgenic animals have been described recently, expanding the spectrum of core myopathy models, including mice with patient-specific mutations. Furthermore, recent developments in 3D tissue engineering are expected to enable the study of core myopathy disease progression and the effects of potential therapeutic interventions in the context of human cells. In this Review, we summarize the current landscape of core myopathy models, and assess the hurdles and opportunities of future modeling strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».