B-Cell Receptor Signaling Inhibitors for Treatment of Autoimmune Inflammatory Diseases and B-Cell Malignancies
Notice bibliographique
Résumé
B-cell receptor (BCR) signaling is essential for normal B-cell development, selection, survival, proliferation, and differentiation into antibody-secreting cells. Similarly, this pathway plays a key role in the pathogenesis of multiple B-cell malignancies. Genetic and pharmacological approaches have established an important role for the Spleen tyrosine kinase (Syk), Bruton's tyrosine kinase (Btk), and phosphatidylinositol 3-kinase isoform p110delta (PI3Kδ) in coupling the BCR and other BCRs to B-cell survival, migration, and activation. In the past few years, several small-molecule inhibitory drugs that target PI3Kδ, Btk, and Syk have been developed and shown to have efficacy in clinical trials for the treatment of several types of B-cell malignancies. Emerging preclinical data have also shown a critical role of BCR signaling in the activation and function of self-reactive B cells that contribute to autoimmune diseases. Because BCR signaling plays a major role in both B-cell-mediated autoimmune inflammation and B-cell malignancies, inhibition of this pathway may represent a promising new strategy for treating these diseases. This review summarizes recent achievements in the mechanism of action, pharmacological properties, and clinical activity and toxicity of these BCR signaling inhibitors, with a focus on their emerging role in treating lymphoid malignancies and autoimmune disorders.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».