Therapeutic Utility and Medicinal Chemistry of Cathepsin C Inhibitors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The lysosomal cysteine protease cathepsin C (Cat C), also known as dipeptidyl peptidase I, activates a number of granule-associated serine proteases with pro-inflammatory and immune functions by removal of their inhibitory N-terminal dipeptides. Thus, Cat C is a therapeutic target for the treatment of a number of inflammatory and autoimmune diseases. Cathepsin C null mice and humans with Cat C loss of function mutations (Papillon-Lefèvre syndrome) show deficiencies in disease-relevant proteases including neutrophil elastase, cathepsin G, chymases and granzymes and the Cat C mice are protected in a number of disease models. Several methodologies have been recently reported for assessing the effects of Cat C inhibitors on serine protease activities in cellular assays and prolonged treatment of rats with a reversible, selective Cat C inhibitor reduced the activity of three leukocyte serine proteases. Nearly all potent and selective Cat C inhibitors described are based on the preferred dipeptide substrates bearing either irreversible (e.g. diazomethylketone, acyloxymethyl ketone, o-acyl hydroxamic acid and vinyl sulfone) or reversible (e.g. semicarbazide, nitrile and cyanamide) electrophilic warheads. While potent and highly selective, the best inhibitors described to date still have poor stability and/or rodent pharmacokinetics, likely resulting from their peptidic nature. The lack of selective compounds with appropriate rodent pharmacokinetic properties has hampered the assessment of the effects of Cat C inhibitors on the activation of disease-relevant proteases in vivo and the full evaluation of the therapeutic utility of Cat C inhibitors.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle