Protein/peptide‐based entry/fusion inhibitors as anti‐HIV therapies: challenges and future direction
Notice bibliographique
Résumé
The failures of several first-generation and second-generation small molecule drug-based anti-HIV therapies in various stages of clinical trials are an indication that there is a need for a paradigm shift in the future designs of anti-HIV therapeutics. Over the past several decades, various anti-HIV drugs have been developed, among them, protein/peptide-based therapies. From the first peptide discovered (SJ2176) to the first peptide approved by the Food and Drug Administration (DP178/T20/enfuvirtide/Fuzeon®), anti-HIV proteins/peptides as fusion/entry inhibitors have been shown to provide potent effects and benefits. This review summarizes the past and current endeavors in this area, discusses the potential mechanisms of action for various anti-HIV proteins/peptides, compares the advantages and disadvantages between the different proteins/peptides, and finally, examines the future direction of the field, specifically, strategies that will enhance the therapeutic efficacy of fusion/entry inhibitor-based anti-HIV proteins/peptides. Although there are numerous reviews highlighting the general field of entry/fusion inhibitors, there is a lack of literature focused on protein/peptide-based entry/fusion inhibitors for HIV therapy, and as a result, this review is intended to fill this void by summarizing the past, current, and future development of these macromolecules. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».