Emerging therapies for childhood-onset movement disorders
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: We highlight novel and emerging therapies in the treatment of childhood-onset movement disorders. We structured this review by therapeutic entity (small molecule drugs, RNA-targeted therapeutics, gene replacement therapy, and neuromodulation), recognizing that there are two main approaches to treatment: symptomatic (based on phenomenology) and molecular mechanism-based therapy or 'precision medicine' (which is disease-modifying). RECENT FINDINGS: We highlight reports of new small molecule drugs for Tourette syndrome, Friedreich's ataxia and Rett syndrome. We also discuss developments in gene therapy for aromatic l-amino acid decarboxylase deficiency and hereditary spastic paraplegia, as well as current work exploring optimization of deep brain stimulation and lesioning with focused ultrasound. SUMMARY: Childhood-onset movement disorders have traditionally been treated symptomatically based on phenomenology, but focus has recently shifted toward targeted molecular mechanism-based therapeutics. The development of precision therapies is driven by increasing capabilities for genetic testing and a better delineation of the underlying disease mechanisms. We highlight novel and exciting approaches to the treatment of genetic childhood-onset movement disorders while also discussing general challenges in therapy development for rare diseases. We provide a framework for molecular mechanism-based treatment approaches, a summary of specific treatments for various movement disorders, and a clinical trial readiness framework.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 0,003 |
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 ».