Promising animal models for amyotrophic lateral sclerosis drug discovery: a comprehensive update
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a fatal neurodegenerative disease characterized by the progressive loss of motor neurons. Several animal models have been generated to understand ALS pathogenesis. They have provided valuable insight into disease mechanisms and the development of therapeutic strategies. AREAS COVERED: In this review, the authors provide a concise overview of simple genetic model organisms, including C. elegans, Drosophila, zebrafish, and mouse genetic models that have been generated to study ALS. They emphasize the benefits of each model and their application in translational research for discovering new chemicals, gene therapy approaches, and antibody-based strategies for treating ALS. EXPERT OPINION: Significant progress is being made in identifying new therapeutic targets for ALS. This progress is being enabled by promising animal models of the disease using increasingly effective genetic and pharmacological strategies. There are still challenges to be overcome in order to achieve improved success rates for translating drugs from animal models to clinics for treating ALS. Several promising future directions include the establishment of novel preclinical protocol standards, as well as the combination of animal models with human induced pluripotent stem cells (iPSCs).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».