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Enregistrement W3208167843 · doi:10.1016/j.ebiom.2021.103660

Perspectives on the translation of in-vitro studies to precision medicine in Cystic Fibrosis

2021· review· en· W3208167843 sur OpenAlexafffund
Marie‐Pier Dumas, Sunny Xia, Christine E. Bear, Félix Ratjen

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCystic Fibrosis CanadaGenome Canada
Mots-clésCystic fibrosisMedicineClinical trialIn vivoPrecision medicinePopulationTranslational medicineBioinformaticsDiseaseIn vitroPersonalized medicineTranslation (biology)Translational researchIn vitro toxicologyComputational biologyPathologyInternal medicineBiologyBiotechnologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent strides towards precision medicine in Cystic Fibrosis (CF) have been made possible by patient-derived in-vitro assays with the potential to predict clinical response to small molecule-based therapies. Here, we discuss the status of primary and stem-cell derived tissues used to evaluate the preclinical efficacy of CFTR modulators highlighting both their potential and limitations. Validation of these assays requires correlation of in-vitro responses to in-vivo measures of clinical biomarkers of disease outcomes. While initial efforts have shown some success, this translation requires methodologies that are sensitive enough to capture treatment responses in a CF population that now predominantly has mild lung disease. Future development of in-vitro and in-vivo biomarkers will facilitate the generation of new therapeutics particularly for those patients with rare mutations where clinical trials are not feasible so that in the future every CF patient will have access to effective targeted therapies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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