An Updated Analysis of Exon-Skipping Applicability for Duchenne Muscular Dystrophy Using the UMD-DMD Database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Antisense oligonucleotide (ASO)-mediated exon-skipping is an effective approach to restore the disrupted reading frame of the dystrophin gene for the treatment of Duchenne muscular dystrophy (DMD). Currently, four FDA-approved ASOs can target three different exons, but these therapies are mutation-specific and only benefit a subset of patients. Understanding the broad applicability of exon-skipping approaches is essential for prioritizing the development of additional therapies with the greatest potential impact on the DMD population. This review offers an updated analysis of all theoretical exon-skipping strategies and their applicability across the patient population, with a specific focus on DMD-associated mutations documented in the UMD-DMD database. Unlike previous studies, this approach leverages the inclusion of phenotypic data for each mutation, providing a more comprehensive and clinically relevant perspective. METHODS: The theoretical applicability of all single and double exon-skipping strategies, along with multi exon-skipping strategies targeting exons 3-9 and 45-55, was evaluated for all DMD mutations reported in the UMD-DMD database. RESULTS: Single and double exon-skipping approaches were applicable for 92.8% of large deletions, 93.7% of small lesions, 72.4% of duplications, and 90.3% of all mutations analyzed. Exon 51 was the most relevant target and was applicable for 10.6% of all mutations and 17.2% of large deletions. Additionally, two multi-exon-skipping approaches, targeting exons 45-55 and 3-9, were relevant for 70.6% of large deletions and 19.2% of small lesions. CONCLUSIONS: Current FDA-approved ASOs were applicable to 27% of the UMD-DMD population analyzed, leaving a significant portion of patients without access to exon-skipping therapies. The clinical translation of alternative approaches is critical to expanding the accessibility of these therapies for the DMD population.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».