Zebrafish Is a Powerful Tool for Precision Medicine Approaches to Neurological Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Personalized medicine is currently one of the most promising tools which give hope to patients with no suitable or no available treatment. Patient-specific approaches are particularly needed for common diseases with a broad phenotypic spectrum as well as for rare and yet-undiagnosed disorders. In both cases, there is a need to understand the underlying mechanisms and how to counteract them. Even though, during recent years, we have been observing the blossom of novel therapeutic techniques, there is still a gap to fill between bench and bedside in a patient-specific fashion. In particular, the complexity of genotype-to-phenotype correlations in the context of neurological disorders has dampened the development of successful disease-modifying therapeutics. Animal modeling of human diseases is instrumental in the development of therapies. Currently, zebrafish has emerged as a powerful and convenient model organism for modeling and investigating various neurological disorders. This model has been broadly described as a valuable tool for understanding developmental processes and disease mechanisms, behavioral studies, toxicity, and drug screening. The translatability of findings obtained from zebrafish studies and the broad prospect of human disease modeling paves the way for developing tailored therapeutic strategies. In this review, we will discuss the predictive power of zebrafish in the discovery of novel, precise therapeutic approaches in neurosciences. We will shed light on the advantages and abilities of this in vivo model to develop tailored medicinal strategies. We will also investigate the newest accomplishments and current challenges in the field and future perspectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».