Upgrading nucleic acid and antisense therapeutics: challenges, solutions, and future directions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Only a small fraction of disease-modifying proteins present druggable pockets for conventional small-molecule or biologic therapies, underscoring the urgent need for innovative strategies such as nucleic acid-based antisense therapeutics. Antisense approaches-including antisense oligonucleotides (ASOs), RNA interference (RNAi), and decoy oligodeoxynucleotides (ODNs)-offer powerful means to directly modulate gene expression at the RNA level. Over the past four decades, these modalities have advanced from early proof-of-concept studies to numerous FDA- and EMA-approved therapies for neuromuscular, metabolic, and neurodegenerative diseases. Despite these successes, critical barriers remain. Antisense drugs face challenges related to nuclease degradation, off-target binding, dose-dependent toxicities, limited tissue penetration, and inefficient endosomal escape. Addressing these limitations will require advances in nucleotide chemistry, conjugation strategies, and delivery platforms. Personalized "N-of-1" therapies further highlight the promise of customized oligonucleotides but also raise ethical and cost considerations. This review synthesizes the current state of antisense modalities, the obstacles impeding their broader application, and the innovative approaches needed to upgrade existing platforms and expand their therapeutic potential across a wider range of genetic and acquired diseases.
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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 | 0,000 |
| 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 découle