Gene therapy for Parkinson’s disease: a new frontier in neurodegenerative diseases
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson’s disease (PD) is a devastating neurodegenerative condition characterized primarily by the degeneration of the dopaminergic neurons in the substantia nigra, causing motor dysfunction and many non-motor symptoms. Available pharmacological treatments and therapies provide symptomatic relief but do not halt the progression of PD. Gene therapy has been recognized as a valuable therapeutic frontier, providing the possibility of disease modification by targeting the underlying molecular and cellular mechanisms of PD. The parts of the methodology used for gene therapy entail the delivery of genetic material into particular regions of the brain with the aid of viral vectors to improve the synthesis of dopamine, maintain the integrity of neurons, or control pathological pathways. Recent clinical trials have shown promising efficacy and safety profiles for many gene therapy methods, consisting of those targeting enzymes in the biosynthesis of dopamine [e.g., L-amino acid decarboxylase (AADC)], synuclein alpha pathology, and neurotrophic factors [e.g., growth-derived neurotrophic factor (GDNF)]. However, in spite of these developments, there are limitations in vector delivery and prolonged expression of genes, as well as patient-specific responses. This review highlights the present landscape of gene therapy in PD, discussing the latest successes, ongoing clinical trials, and future perspectives that could shape therapeutic paradigms for PD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».