Novel serotonergic and non-serotonergic migraine headache therapies
Notice bibliographique
Résumé
In the last four years discovery of pharmacotherapeutic treatments for migraine headaches has received much attention. Since the patent literature was last reviewed in 1997 [1], advances have been made in the understanding of mechanism and pathophysiology of migraine. Introduction of sumatriptan to the market has led to acceleration in research efforts towards finding safe and effective treatments for migraine. The importance of this field is evidenced by the number of compounds in clinical trials and by the number of patents filed in recent years. For example, besides sumatriptan, a second generation of three new drugs (naratriptan [2], zolmitriptan [3] and rizatriptan [4]) has entered the marketplace and few others are presently in clinical evaluation. In addition, classical drug design has yielded highly potent and selective ligands to target relevant receptor subtypes in migraine treatment. This article highlights and reviews the research advances published in patent literature between January 1997 through November 2000. The article is supplemented with selected references on design and development of novel agents with which to treat migraine and to study its mechanism and pathophysiology. Emphasis is made on serotonergic agents, namely seratonin (5-hydroxytryptamine, 5-HT) receptor subtype (5-HT1D, 5-HT1F and 5-HT5) agonists, drug combinations (e.g., 5-HT1D agonists with COX-2 inhibitors or NSAIDs), tachykinin receptor (NK1) antagonists and GABAergic agents. Also included are patents describing chemical entities that may be effective in migraine therapy based on their pharmacological actions as anticonvulsants, LTD4 receptor blocker agents and thromboxane inhibitors. By no means has any attempt been made to exhaustively review the literature; but rather, primary references along with citations to latest literature reviews have been included in each section.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».