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Enregistrement W4389834824 · doi:10.7860/jcdr/2023/68275.18809

A Scoping Review on the Ethical Issues in the Use of CRISPR-Cas9 in the Creation of Human Disease Models

2023· review· en· W4389834824 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF CLINICAL AND DIAGNOSTIC RESEARCH · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCRISPRCas9DiseaseComputer sciencePaceGenome editingEngineering ethicsData scienceMedicineBiologyGeneticsEngineeringGenePathologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The remarkable advances in molecular science and technology have dramatically changed the landscape of Deoxyribonucleic Acid (DNA). With the rapid pace of new gene editing technologies like Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats and CRISPR-associated protein 9 (CRISPR-Cas9), human disease models can be created to reduce the burden of morbidity and mortality caused by genetic defects and congenital malformations. However, despite its potential to advance human health and well-being, the use of CRISPR-Cas9 technology raises numerous ethical concerns, including the lack of a well-defined regulatory framework. Aim: To outline the ethical concerns that arise in the creation of human disease models using CRISPR-Cas9 technology and to design a conceptual framework to identify the ethical challenges and address these concerns. Materials and Methods: The data on ethical issues in the use of CRISPR-Cas9 in the creation of human disease models were obtained by reviewing 530 articles retrieved from scientific databases such as Google Scholar, PubMed, Scopus, and Excerpte Medica dataBASE (EMBASE) from the year 2015. Based on the eligibility criteria, 24 publications from 56 full-text articles that were screened were included in this study. The selection process was conducted in three phases-screening of the title, abstract, and full text. The articles selected after full-text screening were analysed, and the data was scrutinised independently. Tables, charts, figures, and graphs were used to organise and illustrate the obtained data. The entire paper was drafted using the Preferred Repoting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) extension for scoping review reporting criteria. Results: The present study included 24 articles for review after the screening process. The articles emphasised the bioethical issues related to CRISPR-Cas9 technology and gene editing while also shedding light on the current level of research in the field. The studies included different countries, with the maximum number of papers from the United States of America (USA), followed by the United Kingdom (UK), China, Turkey, Spain, Canada, Pakistan, Australia, Italy, France, Korea, and Sri Lanka. These articles were published between 2015 and 2021. The disease for which models were created was not mentioned in the majority of articles, while a few investigated the application of CRISPR-Cas9 in genetic disorders, cardiovascular diseases, neurodegenerative diseases, and eye disorders. The major ethical concerns identified included safety, efficacy, unintended consequences, harm to the environment, off-target effects, obtaining informed consent, and the risk of misuse. Conclusion: The use of CRISPR-Cas9 technology in creating human disease models has raised many ethical concerns. One of the primary ethical issues is the potential for unintended consequences, which could have serious long-term effects on individuals and their offspring. To address these ethical issues, it is important to develop ethical guidelines and best practices, as well as to support ongoing research to investigate the longterm effects of gene modifications.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,557
Tête enseignante GPT0,644
Écart entre enseignants0,087 · 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