From Genomic Diagnosis to Personalized RNA Medicine: Advances in Next-Generation Sequencing and N-of-1 Antisense Oligonucleotide Therapies for Rare Genetic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Next-generation sequencing (NGS) and antisense oligonucleotide (ASO) technologies are converging to transform the diagnosis and treatment of rare monogenic disorders. NGS enables comprehensive, single-test molecular diagnoses through targeted panels, whole-exome (WES), and whole-genome sequencing (WGS), which together reveal pathogenic variants across coding, intronic, and structural domains. Integration with transcriptomic analyses, including RNA sequencing, further refines genotype–phenotype correlations and identifies splicing aberrations amenable to correction by ASOs. Therapeutic advances now span RNase H-dependent gapmers for transcript knockdown, splice-modulating phosphorodiamidate morpholino oligomers (PMOs), and peptide/antibody-conjugated PMOs that enhance muscle and cardiac delivery. These platforms underpin the rise of N-of-1 ASO therapies—customized drugs developed for individual patients with unique pathogenic variants. Landmark cases such as Milasen, Valeriasen, and Atipeksen illustrate the clinical feasibility and ethical complexities of personalized RNA therapeutics, while updated FDA guidance supports expedited, patient-specific investigational pathways. Despite progress, challenges persist in delivery efficiency, long-term efficacy, and equitable access. Emerging approaches—including long-read sequencing, AI-driven oligo design, and improved nanoparticle delivery—promise to extend ASO precision and reach. This review synthesizes current advances linking genomic diagnosis to individualized RNA-targeted interventions, outlining how integrated NGS-ASO pipelines are reshaping the therapeutic landscape for rare genetic diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».