Development of experimental and early investigational drugs for the treatment of Ebola virus infections
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Ebola virus (EBOV) causes severe hemorrhagic fever in humans, and due to the aggressive nature of infection it has been difficult to develop effective medical countermeasures. Total casualties from past outbreaks numbered fewer than 1500 cases, but EBOV unexpectedly emerged from Guinea in late 2013 and infected over 25,000 people in nine countries spanning Africa, Europe and North America. Concern among the public and authorities helped spark an unprecedented push to fast-track experimental drugs for clinical use. AREAS COVERED: The authors provide a historical timeline of the progress in developing a licensed post-exposure EBOV drug for use in humans. Furthermore, they summarize and discuss the published data with different in light of their potential to play a role during outbreak times. EXPERT OPINION: Monoclonal antibody-based therapy is able to reverse advanced EBOV disease, but the outbreak of an antigenically divergent filovirus would require the reformulation and possibly redevelopment of the most promising candidates. Immunocompetent small animal models have not yet been developed for screening drugs against other filoviruses aside from Ravn and Marburg virus, and thus the number of prophylactic and therapeutic candidates lag behind that of EBOV. There is an urgent need for the proactive development of drugs against other neglected pathogens before the next major outbreak.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».