Antipsoriatic Drug Development: Challenges and New Emerging Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Psoriasis is a chronic recurring skin disorder affecting up to 2% of the world's population. Psoriatic lesions are generally visible, leading to significant emotional and social disabilities for patients. In the context of psoriasis, the orchestrated interplay between activated T cells, antigen-presenting cells and keratinocytes leads to the release of proinflammatory cytokines, chemokines and chemical mediators responsible for the perpetuation of this disease. Even though some therapies are available for psoriasis treatment, there is still no cure for this skin disorder and psoriatic patients are significantly unsatisfied, as demonstrated by recent worldwide surveys. Unlike other diseases, psoriasis does not have a generally accepted animal model, which complicates the successful introduction of new antipsoriatic drugs into clinical phases of development. Moreover, psoriasis affects infants, children and elderly patients which require long-term therapies. Thus, the development of new therapeutic approaches should consider multiple factors such as efficacy, dosing frequency, route of administration, toxicity as well as co-morbidities of patients. This article analyzes current challenges for the antipsoriatic drug development and reviews recent patent applications gathered from 2000 to 2011 for psoriasis treatment. Additionally, future perspectives for antipsoriatic drug development are summarized.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».