Teriflunomide and Its Mechanism of Action in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of multiple sclerosis (MS) is challenging: disease-modifying treatments (DMTs) must both limit unwanted immune responses associated with disease initiation and propagation (as T and B lymphocytes are critical cellular mediators in the pathophysiology of relapsing MS), and also have minimal adverse impact on normal protective immune responses. In this review, we summarize key preclinical and clinical data relating to the proposed mechanism of action of the recently approved DMT teriflunomide in MS. Teriflunomide selectively and reversibly inhibits dihydro-orotate dehydrogenase, a key mitochondrial enzyme in the de novo pyrimidine synthesis pathway, leading to a reduction in proliferation of activated T and B lymphocytes without causing cell death. Results from animal experiments modelling the immune activation implicated in MS demonstrate reductions in disease symptoms with teriflunomide treatment, accompanied by reduced central nervous system lymphocyte infiltration, reduced axonal loss, and preserved neurological functioning. In agreement with the results obtained in these model systems, phase 3 clinical trials of teriflunomide in patients with MS have consistently shown that teriflunomide provides a therapeutic benefit, and importantly, does not cause clinical immune suppression. Taken together, these data demonstrate how teriflunomide acts as a selective immune therapy for patients with MS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».