MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391341214 · doi:10.3390/oxygen4010002

Pre-Clinical Studies of MicroRNA-Based Therapies for Sepsis: A Scoping Review

2024· review· en· W4391341214 sur OpenAlex
Amin M. Ektesabi, Chirag M. Vaswani, G. Tan, Yanbo Wang, Jacqueline L. Pavelick, Xiao Wu, Janice Tai, Sahil Gupta, James N. Tsoporis, Claúdia C. dos Santos

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueOxygen · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésmicroRNASepsisMedicineIntensive care medicineBioinformaticsComputational biologyBiologyImmunologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Sepsis is a severe and life-threatening condition triggered by a dysregulated response to infection, leading to organ failure and, often, death. The syndrome is expensive to treat, with survivors frequently experiencing reduced quality of life and enduring various long-term disabilities. The increasing understanding of RNA, RNA biology, and therapeutic potential offers an unprecedented opportunity to develop innovative therapy. Objective: This study is a scoping review focusing on pre-clinical studies of microRNA (miRNA)-based therapies for sepsis. Methodology: A scoping review. The search strategy identified papers published in PubMed until 15 October 2023, using the keywords (microRNA) AND (sepsis) AND (animal model). Inclusion criteria included papers that used either gain- or loss-of-function approaches, excluding papers that did not focus on microRNAs as therapy targets, did not include animal models, did not show organ failure-specific assessments, and focused on microRNAs as biomarkers. The PRISMA-ScR guideline was used in this study. Results: A total of 199 articles were identified that featured the terms “microRNA/miRNA/miR”, “Sepsis”, and “animal model”. Of these, 51 articles (25.6%) employed miRNA-based therapeutic interventions in animal models of sepsis. Of these, 15 studies extended their inquiry to include or reference human clinical data. Key microRNAs of interest and their putative mechanisms of action in sepsis are highlighted. Conclusions: The body of work examined herein predominantly addresses various dimensions of sepsis-induced organ dysfunction, supporting the emerging role of miRNAs as potential therapeutic candidates. However, nearly 5% of papers on miR-based therapy have been retracted over the past 5 years, raising important concerns regarding the quality and complexity of the biology and models for assessing therapeutic potential.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,346 · 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