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.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».