RNA-based therapies for neurodevelopmental disorders: innovative tools for molecular correction
Notice bibliographique
Résumé
Modulation of RNA and protein expression to restore or normalize neuronal function has emerged as a powerful therapeutic strategy for neurodevelopmental disorders (NDDs) tailoring individual genetic mutations causing intellectual disability (ID), or autism spectrum disorder (ASD), or developmental epileptic encephalopathy (DEE). In recent years, diverse classes of RNA-based molecules have been developed with therapeutic potential, including antisense oligonucleotides (ASOs), oligonucleotides targeting natural antisense transcripts (antagoNATs), Short Interspersed Nuclear Element UP-regulating RNAs (SINEUPs), interfering RNAs (RNAi), Exon-Specific engineering U1 small nuclear RNAs (ExSpeU1s), and small-activating RNA (saRNA) This review highlights the promising advances of these RNA-based therapeutics in addressing syndromic ID, such as Fragile X syndrome, MECP2 duplication syndrome, FOXG1 -gene related Rett syndrome and Angelman syndrome, which are characterized by well-defined genetic mutations with limited treatment options. Moreover, ASD-related condition linked to mutations in CHD8 is under investigation, extending the therapeutic landscape to complex behavioral and cognitive disorders. In the same way, several DEEs caused by mutations in CDKL5 , DNM1 , KCNT1, SCN1A , SCN2A , SCN8A , and UBA5 genes, which present severe pharmaco-resistant epilepsy, are increasingly becoming targets for RNA molecules that aim to restore neuronal excitability and network function. Together, these findings underscore the expanding therapeutic landscape enabled by RNA technologies, offering unprecedented specificity and flexibility for gene-targeted interventions in NDDs. As the field of RNA medicine continues to evolve across genomics and neuroscience, we aim to provide a resource for researchers and clinicians on promising innovative tools for molecular correction.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».