Gene Therapy in Cardiology: Is a Cure for Hypertrophic Cardiomyopathy on the Horizon?
Notice bibliographique
Résumé
Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is the most common genetic cardiomyopathy worldwide, affecting approximately 1 in 500 individuals. Current therapeutic interventions include lifestyle optimisation, medications, septal reduction therapies, and, rarely, cardiac transplantation. Advances in our understanding of disease-causing genetic variants in HCM and their associated molecular mechanisms have led to the potential for targeted therapeutics and implementation of precision and personalised medicine. Results from preclinical research are promising and raise the question of whether cure of some subtypes of HCM may be possible in the future. This review provides an overview of current genetic therapy platforms, including 1) genome editing, 2) gene replacement, 3) allelic-specific silencing, and 4) signalling pathway modulation. The current applicability of each of these platforms within the paradigm of HCM is examined, with updates on current and emerging trials in each domain. Barriers and limitations within the current landscape are also highlighted. Despite recent advances, translation of genetic therapy for HCM to clinical practice is still in early development. In realising the promises of genetic HCM therapies, ethical and equitable access to safe gene therapy must be prioritised.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».