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Enregistrement W1983959282 · doi:10.2174/138161206777442146

Recent Developments in Delivery of Nucleic Acid-Based Antiviral Agents

2006· review· en· W1983959282 sur OpenAlexaff
Mary E. Christopher, Jonathan P. Wong

Notice bibliographique

RevueCurrent Pharmaceutical Design · 2006
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensMedicine Hat College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViral vectorNucleic acidViral replicationBiologyGene deliveryAntiviral drugGenetic enhancementDrug deliveryNucleaseVirologyGeneVirusChemistryBiochemistryRecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid advances in viral genomics, gene function and regulation, as well as in rational drug design, have led to the development of gene-based drugs that can induce protective antiviral immunity, interfere with viral replication, suppress viral gene expression or cleave viral mRNAs. Several such drug candidates have been developed in recent years against various viruses including HIV. Although gene-based agents show promise as anti-viral agents their therapeutic efficacy may be restricted by limited delivery to intracellular sites of viral replication and in vivo nuclease degradation. Enhancement of the efficacy of gene-based drugs by encapsulation within liposomes or insertion within viral vectors has been evaluated. This review will highlight recent developments in delivery systems used to target nucleic acid-based drugs into sites of viral replication, therefore avoiding potential drug toxicity in non-viral infected organs. Liposome-encapsulation and insertion of nucleic acid-based drugs within viral vectors can significantly enhance antiviral efficacies. Viral vector-mediated therapy usually results in greater expression of the gene-based drug than with liposome delivery, however significant safety concerns have been raised in regards to viral vector therapies. Research is ongoing to increase drug delivery to the desired target cells while eliminating adverse side effects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations20
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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