Challenges for Therapeutic Applications of Opsin-Based Optogenetic Tools in Humans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As the technological hurdles are overcome and optogenetic techniques advance to have more control over neurons, therapies based on these approaches will begin to emerge in the clinic. Here, we consider the technical challenges surrounding the transition of this breakthrough technology from an investigative tool to a true therapeutic avenue. The emerging strategies and remaining tasks surrounding genetically encoded molecules which respond to light as well as the vehicles required to deliver them are discussed.The use of optogenetics in humans would represent a completely new paradigm in medicine and would be associated with unprecedented technical considerations. To be applied for stimulation of neurons in humans, an ideal optogenetic tool would need to be non-immunogenic, highly sensitive, and activatable with red light or near-infrared light (to maximize light penetration while minimizing photodamage). To enable sophisticated levels of neuronal control, the combined use of optogenetic actuators and indicators could enable closed-loop all-optical neuromodulation. Such systems would introduce additional challenges related to spectral orthogonality between actuator and indicator, the need for decision making computational algorithms and requirements for large gene cassettes. As in any gene therapy, the therapeutic efficiency of optogenetics will rely on vector delivery and expression in the appropriate cell type. Although viral vectors such as those based on AAVs are showing great potential in human trials, barriers to their general use remain, including immune responses, delivery/transport, and liver clearance. Limitations associated with the gene cassette size which can be packaged in currently approved vectors also need to be addressed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle