Discovery and Development of Toll-Like Receptor 4 (TLR4) Antagonists: A New Paradigm for Treating Sepsis and Other Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis remains the most common cause of death in intensive care units in the USA, with a current estimate of at least 750,000 cases per year, and 215,000 deaths annually. Despite extensive research still we do not quite understand the cellular and molecular mechanisms that are involved in triggering and propagation of septic injury. Endotoxin (lipopolysaccharide from Gram-negative bacteria, or LPS) has been implicated as a major cause of this syndrome. Inflammatory shock as a consequence of LPS release remains a serious clinical concern. In humans, inflammatory responses to LPS result in the release of cytokines and other cell mediators from monocytes and macrophages, which can cause fever, shock, organ failure and death. A number of different approaches have been investigated to try to treat and/or prevent the septic shock associated with infections caused by Gram-negative bacteria, including blockage of one or more of the cytokines induced by LPS. Recently several novel amphipathic compounds have been developed as direct LPS antagonists at the LPS receptor, TLR4. This review article will outline the current knowledge on the TLR4-LPS synthesis and discuss the signaling, in vitro pre-clinical and in vivo clinical evaluation of TLR4 antagonists and their potential use in sepsis and a variety of diseases such as atherosclerosis as well as hepatic and renal malfunction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».