Gene Editing for Duchenne Muscular Dystrophy: From Experimental Models to Emerging Therapies
Notice bibliographique
Résumé
The CRISPR system has emerged as a ground-breaking gene-editing tool, offering promising therapeutic potential for Duchenne muscular dystrophy (DMD), a severe genetic disorder affecting approximately 1 in 5000 male births globally. DMD is caused by mutations in the dystrophin gene, which encodes a critical membrane-associated protein essential for maintaining muscle structure, function and repair. Patients with DMD experience progressive muscle degeneration, loss of ambulation, respiratory insufficiency, and cardiac failure, with most succumbing to the disease by their third decade of life. Despite the well-characterized genetic basis of DMD, curative treatments- such as exon skipping therapies, micro-dystrophin, and steroids- remain elusive. Recent preclinical studies have demonstrated the promise of CRISPR-based approaches in restoring dystrophin expression across various models, including human cells, murine systems, and large animal models. These advancements highlight the potential of gene editing to fundamentally alter the trajectory of the disease. However, significant challenges persist, including immunogenicity, off-target effects, and limited editing efficiency, which hinder clinical translation. This review provides a comprehensive analysis of the latest developments in CRISPR-based therapeutic strategies for DMD. It emphasizes the need for further innovation in gene-editing technologies, delivery systems, and rigorous safety evaluations to overcome current barriers and harness the full potential of CRISPR/Cas as a durable and effective treatment for DMD.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».