Moving neuromuscular disorders research forward: from novel models to clinical studies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Neuromuscular disorders (NMDs) encompass a diverse group of genetic diseases characterized by loss of muscle functionality. Despite extensive efforts to develop therapies, no curative treatment exists for any of the NMDs. For multiple disorders, however, therapeutic strategies are currently being tested in clinical settings, and the first successful treatments have now entered clinical practice (e.g. spinraza for spinal muscular atrophy). Successful clinical translation depends on the quality and translatability of preclinical findings and on the predictive value of the experimental models used in their initial development. This Special Issue of Disease Models & Mechanisms has a particular focus on translational research for NMDs. The collection includes original research focusing on advances in the development of novel in vitro and in vivo models, broader understanding of disease pathology and progression, and approaches to modify the disease course in these models. We also present a series of special articles and reviews that highlight our understanding of cellular mechanisms, biomarkers to tract disease pathology, the diversity of mouse models for NMDs, the importance of high-quality preclinical studies and data validation, and the pitfalls of successfully moving a potential therapeutic strategy to the clinic. In this Editorial, we summarize the highlights of these articles and place their findings in the broader context of the NMD research field.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».