New Therapies to Correct the Cystic Fibrosis Basic Defect
Notice bibliographique
Résumé
Rare diseases affect 400 million individuals worldwide and cause significant morbidity and mortality. Finding solutions for rare diseases can be very challenging for physicians and researchers. Cystic fibrosis (CF), a genetic, autosomal recessive, multisystemic, life-limiting disease does not escape this sad reality. Despite phenomenal progress in our understanding of this disease, treatment remains difficult. Until recently, therapies for CF individuals were focused on symptom management. The discovery of the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) gene and its product, a protein present at the apical surface of epithelial cells regulating ion transport, allowed the scientific community to learn about the basic defect in CF and to study potential therapies targeting the dysfunctional protein. In the past few years, promising therapies with the goal to restore CFTR function became available and changed the lives of several CF patients. These medications, called CFTR modulators, aim to correct, potentialize, stabilize or amplify CFTR function. Furthermore, research is ongoing to develop other targeted therapies that could be more efficient and benefit a larger proportion of the CF community. The purpose of this review is to summarize our current knowledge of CF genetics and therapies restoring CFTR function, particularly CFTR modulators and gene therapy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».