Recent advances in the development of NS5B polymerase inhibitors for the treatment of hepatitis C virus infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 170 to 200 million people worldwide are believed to suffer from chronic hepatitis C virus (HCV) infection, a blood-born disease that targets the liver and progresses to organ cirrhosis and primary cancer in a significant proportion of patients. The currently available treatment has limited efficacy and suffers from restricting side effects. HCV infection is the principal cause of liver transplant in industrialized nations and between 8000 and 10,000 deaths result annually from the disease in the United States alone. Virus-specific, more efficacious, and better-tolerated anti-HCV therapies are thus required to address the unmet medical need. OBJECTIVE: To review progress achieved since 2005 in the development of HCV NS5B polymerase inhibitors as potential therapy for the treatment of HCV infection with a primary focus on available patent and medical literature. RESULTS/CONCLUSION: Several classes of small-molecule inhibitors of HCV NS5B have progressed into clinical development and demonstrated efficacy in reducing viral load in infected patients. The results so far provide an encouraging foundation for the development of novel, more tolerable therapies and addressing emergence of resistance through combination of antiviral agents with complementary mechanisms of action.
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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 ».