CRISPR/Cas9 gene editing: New hope for Alzheimer's disease therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is an insidious, irreversible, and progressive neurodegenerative health condition manifesting as cognitive deficits and amyloid beta (Aβ) plaques and neurofibrillary tangles. Approximately 50 million individuals are affected by AD, and the number is rapidly increasing globally. This review explores the role of CRISPR/Cas9 gene editing in the management of AD and its clinical manifestations. AIM OF REVIEW: This review aims to provide a deep insight into the recent progress in CRISPR/Cas9-mediated genome editing and its use against neurodegenerative disorders, specifically AD. However, we have referred to its use against parkinsons's disease (PD), Huntington's disease (HD), and other human diseases, as is one of the most promising and emerging technologies for disease treatment. KEY SCIENTIFIC CONCEPTS OF REVIEW: The pathophysiology of AD is known to be linked with gene mutations, that is, presenilin (PSEN) and amyloid beta precursor protein (APP). However, clinical trials focused at the genetic level could not meet the desired efficiency. The CRISPR/Cas9 genome editing tool is one of the most powerful technologies for correcting inconsistent genetic signatures and now extensively used for AD management. It has significant potential for the correction of undesired gene mutations associated with AD. This technology has allowed the development of empirical AD models, therapeutic lines, and diagnostic approaches for better understanding the nervous system, from in vitro to in vivo models.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».