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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».