Vitamin D Analogs- Drug Design Based on Proteins Involved in Vitamin D Signal Transduction
Notice bibliographique
Résumé
Vitamin D analogs have proven to be very valuable tools for the treatment of calcium-related diseases and certain hyperproliferative conditions such as renal osteodystrophy, psoriasis and cancer. In general, vitamin D analogs exploit the enzymic and receptor machinery of the 1alpha,25-dihydroxyvitamin D(3) (1alpha,25(OH)(2)D(3)) signal transduction pathway. Key proteins in this cascade include the vitamin D receptor (VDR), the vitamin D-binding protein (DBP) and three cytochrome P450s (CYP27A, CYP27B and CYP24) which effect the synthesis and breakdown of the natural hormone, 1alpha,25(OH)(2)D(3). Analogs have been designed which reduce or enhance the importance of each of these proteins in the signal transduction pathway. Vitamin D prodrugs require one or more steps of activation and overcome congenital or acquired blocks in the 1alpha-hydroxylation step. By far the biggest class of vitamin D analogs are the VDR agonists which directly mimic 1alpha,25(OH)(2)D(3) and trigger protein conformational changes in the receptor which lead to changes in the transcriptional machinery at vitamin D-responsive genes. Other emerging classes of molecules include the VDR antagonists and CYP24 inhibitors which target different events in the cascade. This review assesses the relative importance of each of the proteins of the vitamin D cascade, evaluates the success of these modifications in tailoring drugs in all classes for selected disease states and contemplates future directions for the field.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».