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Enregistrement W4401063257 · doi:10.60087/jklst.v3.n4.p11

Precision Gene Editing Strategies with CRISPR-Cas9 for Advancing Cancer Immunotherapy and Alzheimer's Disease

2024· article· en· W4401063257 sur OpenAlexaff
Priyanka Gupte, Karan Dhingra, Saloni

Notice bibliographique

RevueJournal of Knowledge Learning and Science Technology ISSN 2959-6386 (online) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCRISPRGenome editingDiseaseImmunotherapyComputational biologyCancerCancer immunotherapyGeneMedicineBiologyGeneticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Precision medicine approaches such as gene editing via clustered regularly interspaced short palindromic repeat (CRISPR) and their associated protein (Cas-9) are revolutionizing treatment strategies for complex diseases such as Alzheimer and cancer. In this review, we explore the application of CRISPR-Cas9 in advancing therapies for these conditions, as well as its potential in targeting senescent cells. Since the risk of Alzheimer’s disease is strongly associated with genetic mutations and variations, the use of gene editing technologies to rectify these genetic errors by modifying disease-associated proteins becomes relevant. For cancer, to enhance immunotherapy approaches, modification of immune cells have been utilized to improve their anti-tumor efficacy. Additionally, the review also investigates the role of CRISPR-Cas9 in targeting senescent cells, which are implicated in both aging-related disorders and cancer progression. While challenges remain in introducing delivery methods and specificity, CRISPR-Cas9 represents a significant advancement in developing targeted, personalized treatments for these challenging health issues.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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