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Enregistrement W1972132259 · doi:10.1517/17460441.2013.798296

Advances in the development of hybrid anticancer drugs

2013· review· en· W1972132259 sur OpenAlexaff
Sébastien Fortin, Gervais Bérubé

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Drug Discovery · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHistone Deacetylase Inhibitors Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnticancer drugDrug discoveryHistone deacetylaseComputational biologyPharmacologyMedicineDrugBioinformaticsBiologyHistoneDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Hybrid anticancer drugs are of great therapeutic interests as they can potentially overcome most of the pharmacokinetic drawbacks encountered when using conventional anticancer drugs. In fact, the future of hybrid anticancer drugs is very bright for the discovery of highly potent and selective molecules that triggers two or more cytocidal pharmacological mechanisms of action acting in synergy to inhibit cancer tumor growth. AREAS COVERED: This review represents the most advanced and recent data in the field of hybrid anticancer agents covering mainly the past 5 years of research. It also accounts for other significant reviews already published on the topic of anticancer hybrids. The review showcases the research that is at the leading edge of hybrid anticancer drug discovery. The main areas covered by the present review are: DNA alkylating agent hybrids (e.g., platinum(II), nitrogen mustard, etc.), vitamin-D receptor, agonist-histone deacetylase inhibitors, combi-molecule therapies and other types of hybrid anticancer agents. EXPERT OPINION: The current development in the field describes strategies that have never been used before for the design of hybrid anticancer drugs. The information currently available and described in this section allows us to identify the main parameters required to design such molecules. It also provides a clear view of the future directions that must be explored for the successful development and discovery of useful hybrid anticancer drugs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations226
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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