The evolving landscape of gene therapy strategies for the treatment of osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Significant advances have been made in our understanding of osteoarthritis (OA) pathogenesis; however, no disease-modifying therapies have been identified. This review will summarize the gene therapy landscape, its initial successes for OA, and possible challenges using recent studies and examples of gene therapies in clinical trials. DESIGN: This narrative review has three major sections: 1) vector systems for OA gene therapy, 2) current and emerging targets for OA gene therapy, and 3) considerations and future directions. RESULTS: Gene therapy is the strategy by which nucleic acids are delivered to treat and reverse disease progression. Specificity and prolonged expression of these nucleic acids are achieved by manipulating promoters, genes, and vector systems. Certain vector systems also allow for the development of combinatorial nucleic acid strategies that can be delivered in a single intraarticular injection - an approach likely required to treat the complexity of OA pathogenesis. Several viral and non-viral vector-based gene therapies are in clinical trials for OA, and many more are being evaluated in the preclinical arena. CONCLUSIONS: In a post-coronavirus disease 2019 (COVID-19) era, the future of gene therapy for OA is certainly promising; however, the majority of preclinical validation continues to focus heavily on post-traumatic models and changes in only cartilage and subchondral bone. To ensure successful translation, new candidates in the preclinical arena should be examined against all joint tissues as well as pain using diverse models of injury-, obesity-, and age-induced disease. Lastly, consideration must be given to strategies for repeat administration and the cost of treatment owing to the chronic nature of OA.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».