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Enregistrement W4416170500 · doi:10.3390/ijms262210992

Cardiac Involvement in Myotonic Dystrophy Type 1: Mechanisms, Clinical Perspectives, and Emerging Therapeutic Strategies

2025· review· en· W4416170500 sur OpenAlexafffund
Vamsi Krishna Murthy Ginjupalli, Jean‐Baptiste Reisqs, Michael Cupelli, Mohamed Chahine, Mohamed Boutjdir

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesU.S. Army Medical Research Acquisition ActivityU.S. Department of DefenseNational Heart, Lung, and Blood InstituteOffice of Research and DevelopmentCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMyotonic dystrophyDiseaseClinical trialMyotoniaCardiac dysfunctionHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

gene, leading to RNA toxicity and widespread splicing defects. These splicing abnormalities affect multiple systems, including the respiratory, skeletal, cardiac, nervous, and endocrine systems, resulting in aggressive symptoms that significantly impact quality of life and survival. Cardiac complications are the second leading cause of deaths in DM1, after respiratory insufficiency. Current research is largely focused on understanding cardiac pathology in DM1. This review highlights recent advancements in the clinical and pathological characterization of DM1 cardiac involvement, preclinical models used to study cardiac dysfunction, and emerging therapeutic strategies that target the molecular basis of DM1. Promising approaches include RNA-targeting strategies such as antisense oligonucleotides (ASOs), gene-editing tools like CRISPR-Cas9, and small molecules that modulate RNA splicing. ASOs aim to reduce toxic RNA accumulation, CRISPR-based approaches aim to excise or correct the expanded CTG repeats, and repurposed small-molecule drugs, such as vorinostat, tideglusib, and metformin, could serve as potential therapeutic agents for DM1 patients with cardiac complications. Despite this progress, several challenges remain: the heterogeneity of cardiac manifestations, unpredictable and often silent progression of arrhythmias, limited therapeutic options beyond implantable cardioverter-defibrillator (ICD)/pacemaker implantations, and complex interplay with the multisystemic nature of DM1. More research and well-designed clinical trials are urgently needed to translate these promising strategies into effective treatments for DM1-associated cardiac disease. Here, we discuss the current knowledge in DM1 cardiac pathology and preclinical models as well as the benefits and pitfalls of the available therapeutic approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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