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Enregistrement W2112234259 · doi:10.1345/aph.1k013

Evolution of Peroxisome Proliferator-Activated Receptor Agonists

2007· review· en· W2112234259 sur OpenAlexaff
Feng Chang, Linda A. Jaber, Helen Berlie, Mary Beth O’Connell

Notice bibliographique

RevueAnnals of Pharmacotherapy · 2007
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensNorth York General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPPAR agonistPioglitazonePeroxisome proliferator-activated receptorMedicineInternal medicinePartial agonistAgonistEndocrinologyDyslipidemiaPharmacologyType 2 diabetesDiabetes mellitusPeroxisome proliferator-activated receptor gammaReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To discuss the evolution of peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR) agonists from single site to multiple subtype or partial agonists for the treatment of type 2 diabetes, dyslipidemia, obesity, and the metabolic syndrome. DATA SOURCES: Information was obtained from MEDLINE (1966-March 2007) using search terms peroxisome proliferator-activated receptor agonist, PPAR dual agonist, PPAR alpha/gamma agonist, PPAR pan agonist, partial PPAR, and the specific compound names. Other sources included pharmaceutical companies, the Internet, and the American Diabetes Association 64th-66th Scientific Sessions abstract books. STUDY SELECTION AND DATA EXTRACTION: Animal data, abstracts, clinical trials, and review articles were reviewed and summarized. DATA SYNTHESIS: PPAR alpha, gamma, and delta receptors play an important role in lipid metabolism, regulation of adipocyte proliferation and differentiation, and insulin sensitivity. The PPAR dual agonists were developed to combine the triglyceride lowering and high-density lipoprotein cholesterol elevation from the PPAR-alpha agonists (fibrates) with the insulin sensitivity improvement from the PPAR-gamma agonists (thiazolidinediones). Although the dual agonists reduced hemoglobin A(1C) (A1C) and improved the lipid profile, adverse effects led to discontinued development. Currently, PPAR-delta agonists (GW501516 in Phase I trials), partial PPAR-gamma agonists (metaglidasen in Phase II and III trials), and pan agonists (alpha, gamma, delta; netoglitazone in Phase II and III trials) with improved cell and tissue selectivity are undergoing investigation to address multiple aspects of the metabolic syndrome with a single medication. By decreasing both A1C and triglycerides, metaglidasen did improve multiple aspects of the metabolic syndrome with fewer adverse effects than compared with placebo. Metaglidasen is now being compared with pioglitazone. CONCLUSIONS: Influencing the various PPARs results in improved glucose, lipid, and weight management, with effects dependent on full or partial agonist activity at single or multiple receptors. Although the dual PPAR compounds have been associated with unacceptable toxicities, new PPAR agonist medications continue to be developed and investigated to discover a safe drug with benefits in multiple disease states.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations101
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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