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Enregistrement W4399363529 · doi:10.1016/j.omtm.2024.101277

Cardiac gene delivery using ultrasound: State of the field

2024· article· en· W4399363529 sur OpenAlexafffund
Davindra Singh, Elahe Memari, Stephanie He, Hossein Yusefi, Brandon Helfield

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Methods & Clinical Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Cardiovascular SocietyCanada Research ChairsBurroughs Wellcome Fund
Mots-clésGene deliveryGenetic enhancementMedicineVisualizationUltrasoundBioinformaticsComputational biologyComputer scienceGeneRadiologyBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past two decades, there has been tremendous and exciting progress toward extending the use of medical ultrasound beyond a traditional imaging tool. Ultrasound contrast agents, typically used for improved visualization of blood flow, have been explored as novel non-viral gene delivery vectors for cardiovascular therapy. Given this adaptation to ultrasound contrast-enhancing agents, this presents as an image-guided and site-specific gene delivery technique with potential for multi-gene and repeatable delivery protocols-overcoming some of the limitations of alternative gene therapy approaches. In this review, we provide an overview of the studies to date that employ this technique toward cardiac gene therapy using cardiovascular disease animal models and summarize their key findings.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,336 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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