Translational Success Stories
Notice bibliographique
Résumé
Anticoagulants are the cornerstone of therapy for conditions associated with arterial and venous thrombosis. Direct thrombin inhibitors (DTIs) are anticoagulants that bind to thrombin and block its enzymatic activity. The bivalent parenteral DTIs hirudin and bivalirudin were based on the observation that the salivary extracts of medicinal leeches prevented blood from clotting. Key events that facilitated the subsequent development of small molecule active site inhibitors, such as argatroban, were the observation that fibrinopeptide A had antithrombotic properties and determination of the crystal structure of thrombin. Hirudin and argatroban have found their niche for the treatment of patients with heparin-induced thrombocytopenia, whereas bivalirudin is approved as an alternative to heparin for patients undergoing percutaneous coronary intervention. The development of orally active direct thrombin inhibitors was challenging because of the need to convert water-soluble, poorly absorbable, active site inhibitors into fat-soluble prodrugs that were then transformed back to the active drug after intestinal absorption. Dabigatran etexilate was the first new oral anticoagulant to be approved for long-term anticoagulant treatment in 6 decades. This Review highlights the development of DTIs as a translational success story; an example in which the combination of scientific ingenuity, structure-based design, and rigorous clinical trials has created a new class of anticoagulants that has improved patient care.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».