CRISPR technology for Parkinson’s disease: Recent advancements and ongoing challenges
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.
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson’s disease (PD) is a neurodegenerative disorder caused by decreased dopamine, resulting in impaired motor function. Various gene editing methods are used in PD research to understand the disease’s complexity and develop treatments. With no cure and limited treatments, it is important to understand the recent advances in PD research, particularly with new gene editing technologies. Therefore, we evaluated recent advancements in gene therapy and CRISPR technology in PD research, using Pubmed to identify CRISPR use in PD research conducted within the past ten years. We compiled cell and gene therapy clinical trials for PD using clinicaltrials.gov, finding no current therapies approved for PD treatment, and CRISPR has yet to be incorporated in any clinical trials. We organized CRISPR technology used in PD research into three study types: animal models, stem cells, and cell culture. The studies reviewed involve research into genetic forms of PD and pathological hallmarks, such as α-synuclein accumulation, mitochondrial dysfunction, and cell death. Double or triple-transgenic models and induced pluripotent stem cells have been utilized more recently, contributing critical information to the understanding of PD. CRISPR is a powerful tool that has significantly advanced PD research. However, much research is still required to fully unravel the pathology and see whether CRISPR can be used in therapies to correct gene mutations and improve dysfunctional mechanisms across PD patients. Overall, CRISPR techniques for use in PD treatments are still in early development, being tested using cell and animal models that will hopefully move into clinical trials soon.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle