The current landscape of nucleic acid therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
The increasing number of approved nucleic acid therapeutics demonstrates the potential to treat diseases by targeting their genetic blueprints in vivo. Conventional treatments generally induce therapeutic effects that are transient because they target proteins rather than underlying causes. In contrast, nucleic acid therapeutics can achieve long-lasting or even curative effects via gene inhibition, addition, replacement or editing. Their clinical translation, however, depends on delivery technologies that improve stability, facilitate internalization and increase target affinity. Here, we review four platform technologies that have enabled the clinical translation of nucleic acid therapeutics: antisense oligonucleotides, ligand-modified small interfering RNA conjugates, lipid nanoparticles and adeno-associated virus vectors. For each platform, we discuss the current state-of-the-art clinical approaches, explain the rationale behind its development, highlight technological aspects that facilitated clinical translation and provide an example of a clinically relevant genetic drug. In addition, we discuss how these technologies enable the development of cutting-edge genetic drugs, such as tissue-specific nucleic acid bioconjugates, messenger RNA and gene-editing therapeutics. This Review provides an overview of four platform technologies that are currently used in the clinic for delivery of nucleic acid therapeutics, describing their properties, discussing technical advancements that led to clinical approval, and highlighting examples of approved genetic drugs that make use of these technologies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».