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Enregistrement W1968570263 · doi:10.1111/j.1582-4934.2010.01120.x

Design of novel artemisinin-like derivatives with cytotoxic and anti-angiogenic properties

2010· article· en· W1968570263 sur OpenAlexaff
Shahid A. Soomro, Tobias Langenberg, Anne Mahringer, V. Badireenath Konkimalla, Cindy Horwedel, Pavlo Holenya, Almut Brand, Canan Çetin, Gert Fricker, Mieke Dewerchin, Peter Carmeliet, Edward M. Conway, Herwig Jansen, Thomas Efferth

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular and Molecular Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVlaamse regeringUniversität Ulm
Mots-clésArtesunateArtemisininIn vivoMalariaDihydroartemisininPharmacologyBiopharmaceuticalPlasmodium falciparumDrugDrug resistanceBiologyImmunologyBiotechnologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artemisinins are plant products with a wide range of medicinal applications. Most prominently, artesunate is a well tolerated and effective drug for treating malaria, but is also active against several protozoal and schistosomal infections, and additionally exhibits anti-angiogenic, anti-tumorigenic and anti-viral properties. The array of activities of the artemisinins, and the recent emergence of malaria resistance to artesunate, prompted us to synthesize and evaluate several novel artemisinin-like derivatives. Sixteen distinct derivatives were therefore synthesized and the in vitro cytotoxic effects of each were tested with different cell lines. The in vivo anti-angiogenic properties were evaluated using a zebrafish embryo model. We herein report the identification of several novel artemisinin-like compounds that are easily synthesized, stable at room temperature, may overcome drug-resistance pathways and are more active in vitro and in vivo than the commonly used artesunate. These promising findings raise the hopes of identifying safer and more effective strategies to treat a range of infections and cancer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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