Gene therapy for Duchenne muscular dystrophy: an update on the latest clinical developments
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Duchenne muscular dystrophy (DMD) is one of the most severe and devastating neuromuscular hereditary diseases with a male newborn incidence of 20 000 cases each year. The disease caused by mutations (exon deletions, nonsense mutations, intra-exonic insertions or deletions, exon duplications, splice site defects, and deep intronic mutations) in the DMD gene, progressively leads to muscle wasting and loss of ambulation. This situation is painful for both patients and their families, calling for an emergent need for effective treatments. AREAS COVERED: In this review, the authors describe the state of the gene therapy approach in clinical trials for DMD. This therapeutics included gene replacement, gene substitution, RNA-based therapeutics, readthrough mutation, and the CRISPR approach. EXPERT OPINION: Only a few drug candidates have yet been granted conditional approval for the treatment of DMD. Most of these therapies have only a modest capability to restore the dystrophin or improve muscle function, suggesting an important unmet need in the development of DMD therapeutics. Complementary genes and cellular therapeutics need to be explored to both restore dystrophin, improve muscle function, and efficiently reconstitute the muscle fibers in the advanced stage of the disease.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».