Nonviral siRNA Delivery for Gene Silencing in Neurodegenerative Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Linking genes with the underlying mechanisms of diseases is one of the biggest challenges of genomics-driven drug discovery research. Designing an inhibitor for any neurodegenerative disease that effectively halts the pathogenicity of the disease is yet to be achieved. The challenge lies in crossing the blood-brain barrier (BBB)/blood-cerebrospinal fluid barrier (BCSFB) to reach the catalytic pockets of the enzyme/protein involved in the molecular mechanism of the disease process. Designing siRNA with exquisite specificity may result in selective suppression of the disease-linked gene. Although siRNA is the most promising method, it loses its potency in downregulating the gene due to its inherent instability, off-target effects, and lack of on-target effective delivery systems. Viral as well as nonviral delivery methods have been effectively tested in vivo for silencing of molecular targets and have resulted in significant efficacy in animal models of Alzheimer's disease, amyotrophic lateral sclerosis (ALS), anxiety, depression, encephalitis, glioblastoma, Huntington's disease, neuropathic pain, and spinocerebellar ataxia. To realize the full therapeutic potential of siRNA for neurodegenerative diseases, we need to overcome many hurdles and challenges such as selecting suitable tissue-specific delivery vectors, minimizing the off-target effects, and achieving distribution in sufficient concentrations at the target tissue without any side effects. Cationic nanoparticle-mediated targeted siRNA delivery for therapeutic purposes has gained considerable clinical importance as a result of its promising efficacy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».