MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2036903679 · doi:10.4103/2045-8932.109940

Anticipated Classes of New Medications and Molecular Targets for Pulmonary Arterial Hypertension

2013· article· en· W2036903679 sur OpenAlexaff
Nicholas W. Morrell, Stephen L. Archer, Albert DeFelice, Mónica L. Fiszman, Thomas E. Martin, Muriel Saulnier, Marlene Rabinovitch, Ralph T. Schermuly, Duncan J. Stewart, Hubert Truebel, Gennyne Walker, Kurt R. Stenmark

Notice bibliographique

RevuePulmonary Circulation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesBritish Heart FoundationNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineDruggabilityContext (archaeology)EpigeneticsBioinformaticsPharmacologyComputational biologyGeneGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulmonary arterial hypertension (PAH) remains a life-limiting condition with a major impact on the ability to lead a normal life. Although existing therapies may improve the outlook in some patients there remains a major unmet need to develop more effective therapies in this condition. There have been significant advances in our understanding of the genetic, cell and molecular basis of PAH over the last few years. This research has identified important new targets that could be explored as potential therapies for PAH. In this review we discuss whether further exploitation of vasoactive agents could bring additional benefits over existing approaches. Approaches to enhance smooth muscle cell apotosis and the potential of receptor tyrosine kinase inhibition are summarised. We evaluate the role of inflammation, epigenetic changes and altered glycolytic metabolism as potential targets for therapy, and whether inherited genetic mutations in PAH have revealed druggable targets. The potential of cell based therapies and gene therapy are also discussed. Potential candidate pathways that could be explored in the context of experimental medicine are identified.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,008

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations46
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePulmonary CirculationMême sujetPulmonary Hypertension Research and TreatmentsTravaux en français237 207