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Enregistrement W7113905575 · doi:10.3390/jcm14248749

Inborn Errors of Amino Acid Metabolism Revisited: Clinical Implications and Insights into Current Therapies

2025· article· en· W7113905575 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChildren's Health Foundation
Mots-clésTransplantationNarrative reviewLiver transplantationAmino acid metabolismAmino acidClinical trialCatabolismDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Inborn errors of amino acid metabolism (IEAAMs) are inherited disorders caused by defects in amino acid catabolism, biosynthesis, or transport. In this review, we aimed to synthesise recent evidence on the clinical manifestations and current and future therapeutic strategies for major IEAAMs. Methods: A narrative review was undertaken on studies published up to November 2025. No fixed start date was set. Instead, earlier studies were included if historically significant or frequently cited in contemporary guidelines, and emphasis was placed on recent developments over the last 5–10 years. Evidence was identified through structured searches of PubMed, clinical trial registries, and public communications on selected IEAAMs, which were synthesised in textual and tabular form. Results: Management across IEAAMs involves the restriction of amino acids or natural proteins, disease-specific dietary formulations, micronutrient optimisation, cofactor or enzyme replacement, and pharmacological chaperones. This is supported by structured monitoring and emergency regimens to prevent catabolic crises. Organ transplantation remains crucial for select indications, such as liver transplantation in hereditary tyrosinaemia with liver disease. Novel approaches include substrate reduction, the pharmacological targeting of upstream pathways, viral vector gene transfer, and liver-directed mRNA therapy. Several of these novel approaches have entered clinical trials, but many remain in the preclinical stage. Conclusions: Despite advances in the treatment of IEAAMs, many patients still experience significant morbidity. Future focus should be on further refining emerging molecular and gene-based treatments and optimising neuroprotective and metabolic targets. The equitable implementation of personalised, life-spanning treatments within multidisciplinary rare disease services will be essential.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,391 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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