The Promise and Challenges of Developing miRNA-Based Therapeutics for Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are small double-stranded RNAs that exert a fine-tuning sequence-specific regulation of cell transcriptome. While one unique miRNA regulates hundreds of mRNAs, each mRNA molecule is commonly regulated by various miRNAs that bind to complementary sequences at 3'-untranslated regions for triggering the mechanism of RNA interference. Unfortunately, dysregulated miRNAs play critical roles in many disorders, including Parkinson's disease (PD), the second most prevalent neurodegenerative disease in the world. Treatment of this slowly, progressive, and yet incurable pathology challenges neurologists. In addition to L-DOPA that restores dopaminergic transmission and ameliorate motor signs (i.e., bradykinesia, rigidity, tremors), patients commonly receive medication for mood disorders and autonomic dysfunctions. However, the effectiveness of L-DOPA declines over time, and the L-DOPA-induced dyskinesias commonly appear and become highly disabling. The discovery of more effective therapies capable of slowing disease progression -a neuroprotective agent-remains a critical need in PD. The present review focus on miRNAs as promising drug targets for PD, examining their role in underlying mechanisms of the disease, the strategies for controlling aberrant expressions, and, finally, the current technologies for translating these small molecules from bench to clinics.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».