Cellular models for discovering prion disease therapeutics: Progress and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Prions, which cause fatal neurodegenerative disorders such as Creutzfeldt-Jakob disease, are misfolded and infectious protein aggregates. Currently, there are no treatments available to halt or even delay the progression of prion disease in the brain. The infectious nature of prions has resulted in animal paradigms that accurately recapitulate all aspects of prion disease, and these have proven to be instrumental for testing the efficacy of candidate therapeutics. Nonetheless, infection of cultured cells with prions provides a much more powerful system for identifying molecules capable of interfering with prion propagation. Certain lines of cultured cells can be chronically infected with various types of mouse prions, and these models have been used to unearth candidate anti-prion drugs that are at least partially efficacious when administered to prion-infected rodents. However, these studies have also revealed that not all types of prions are equal, and that drugs active against mouse prions are not necessarily effective against prions from other species. Despite some recent progress, the number of cellular models available for studying non-mouse prions remains limited. In particular, human prions have proven to be particularly challenging to propagate in cultured cells, which has severely hindered the discovery of drugs for Creutzfeldt-Jakob disease. In this review, we summarize the cellular models that are presently available for discovering and testing drugs capable of blocking the propagation of prions and highlight challenges that remain on the path towards developing therapies for prion disease.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».