Cardiac therapies for Duchenne muscular dystrophy
Notice bibliographique
Résumé
Duchenne muscular dystrophy (DMD) is a devastating disease that results in life-limiting complications such as loss of skeletal muscle function as well as respiratory and cardiac complications. Advanced therapeutics in pulmonary care have significantly reduced respiratory complication-related mortality, making cardiomyopathy the main determinant factor of survival. While there are multiple therapies such as the use of anti-inflammatory drugs, physical therapy, and ventilatory assistance targeted toward delaying the disease progression in DMD, a cure remains elusive. In the last decade, several therapeutic approaches have been developed to improve patient survival. These include small molecule-based therapy, micro-dystrophin gene delivery, CRISPR-mediated gene editing, nonsense readthrough, exon skipping, and cardiosphere-derived cell therapy. Associated with the specific benefits of each of these approaches are their individual risks and limitations. The variability in the genetic aberrations leading to DMD also limits the widespread use of these therapies. While numerous approaches have been explored to treat DMD pathophysiology, only a handful have successfully advanced through the preclinical stages. In this review, we summarize the currently approved as well as the most promising therapeutics undergoing clinical trials aimed toward treating DMD with a focus on its cardiac manifestations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».