Hepatoprotective and Anti-fibrotic Agents: It's Time to Take the Next Step
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
Hepatic fibrosis and cirrhosis cause strong human suffering and necessitate a monetary burden worldwide. Therefore, there is an urgent need for the development of therapies. Pre-clinical animal models are indispensable in the drug discovery and development of new anti-fibrotic compounds and are immensely valuable for understanding and proofing the mode of their proposed action. In fibrosis research, inbreed mice and rats are by far the most used species for testing drug efficacy. During the last decades, several hundred or even a thousand different drugs that reproducibly evolve beneficial effects on liver health in respective disease models were identified. However, there are only a few compounds (e.g., GR-MD-02, GM-CT-01) that were translated from bench to bedside. In contrast, the large number of drugs successfully tested in animal studies is repeatedly tested over and over engender findings with similar or identical outcome. This circumstance undermines the 3R (Replacement, Refinement, Reduction) principle of Russell and Burch that was introduced to minimize the suffering of laboratory animals. This ethical framework, however, represents the basis of the new animal welfare regulations in the member states of the European Union. Consequently, the legal authorities in the different countries are halted to foreclose testing of drugs in animals that were successfully tested before. This review provides a synopsis on anti-fibrotic compounds that were tested in classical rodent models. Their mode of action, potential sources and the observed beneficial effects on liver health are discussed. This review attempts to provide a reference compilation for all those involved in the testing of drugs or in the design of new clinical trials targeting hepatic fibrosis.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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