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Enregistrement W4229060959 · doi:10.1111/hae.14530

Gene therapy – are we ready now?

2022· article· en· W4229060959 sur OpenAlexaff
Radosław Kaczmarek

Notice bibliographique

RevueHaemophilia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensCanadian Hemophilia Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic enhancementMedicineHaemophiliaFactor IXAdeno-associated virusHaemophilia AImmune systemTransgeneBioinformaticsGeneVector (molecular biology)Intensive care medicineImmunologyGeneticsBiologyPediatricsInternal medicineRecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Haemophilia therapy has evolved from rudimentary transfusion-based approaches to an unprecedented level of innovation with glimmers of functional cure brought by gene therapy. After decades of misfires, gene therapy has normalized factor (F)VIII and factor (F)IX levels in some individuals in the long term. Several clinical programmes testing adeno-associated viral (AAV) vector gene therapy are approaching completion with imminent regulatory approvals. DISCUSSION: Phase 3 studies along with multiyear follow-up in earlier phase investigations raised questions about efficacy as well as short- and long-term safety, prompting a reappraisal of AAV vector gene therapy. Liver toxicities, albeit mostly low-grade, occur in the first year in at least some individuals in all haemophilia A and B trials and are poorly understood. Extreme variability and unpredictability of outcome, as well as a slow decline in factor expression (seemingly unique to FVIII gene therapy), are vexing because immune responses to AAV vectors preclude repeat dosing, which could increase suboptimal or restore declining expression, while overexpression may result in phenotoxicity. The long-term safety will need lifelong monitoring because AAV vectors, contrary to conventional wisdom, integrate into chromosomes at the rate that calls for vigilance. CONCLUSIONS: AAV transduction and transgene expression engage the host immune system, cellular DNA processing, transcription and translation machineries in ways that have been only cursorily studied in the clinic. Delineating those mechanisms will be key to finding mitigants and solutions to the remaining problems, and including individuals who cannot avail of gene therapy at this time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,021

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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