Beyond sialylation: Exploring the multifaceted role of GNE in GNE myopathy
Notice bibliographique
Résumé
Defects in sialic acid metabolism disrupt the sialylation of glycoproteins and glycolipids, contributing to a spectrum of diseases, including GNE myopathy (GNEM). This rare disorder is caused by mutations in the GNE gene that encodes for a bifunctional enzyme required for sialic acid biosynthesis, resulting in progressive muscle atrophy and weakness. There is no approved treatment for GNEM, and the number of affected individuals is underestimated. Although hyposialylation is considered the hallmark of GNEM, evidence showed lack of consistent correlation with GNEM severity and unveiled additional roles of GNE that contribute to the onset and/or progression of GNEM. Recent findings indicate that these mechanisms extend beyond glycosylation, encompassing cytoskeletal dynamics, oxidative stress, and muscle regeneration pathways. Understanding how GNE mutations result in a cascade of cellular and molecular dysregulations is crucial for developing targeted therapies aimed at improving the quality of life of patients. This review comprehensively examines GNEM's pathophysiology, clinical presentation, and therapeutic strategies, highlighting key findings on non-canonical GNE functions that account to GNEM clinical outcomes and emerging therapeutic targets. We propose future research directions to explore alternative target pathways that can ultimately support clinical development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».