Targeting Human Papillomavirus Genome Replication for Antiviral Drug Discovery
Notice bibliographique
Résumé
Human papillomavirus (HPV) infections are a major human health problem; they are the cause of recurrent benign warts and of several cancers of the anogenital tract and head and neck region. Although there are two prophylactic HPV vaccines that could, if used universally, prevent as many as two-thirds of HPV-induced cancers, as well as several cytotoxic and immunomodulatory agents for localized treatment of infections, there are currently no HPV antiviral drugs in our arsenal of therapeutic agents. This review examines the status of past and ongoing research into the development of HPV antivirals, focused primarily upon approaches targeting the replication of the viral genome. The only HPV enzyme, E1, is a DNA helicase that interfaces with the cellular DNA replication machinery to replicate the HPV genome. To date, searches for small molecule inhibitors of E1 for use as antivirals have met with limited success. The lack of other viral enzymes has meant that the search for antivirals has shifted to a large degree to the modulation of protein-protein interactions. There has been some success in identifying small molecule inhibitors targeting interactions between HPV proteins but with activity against a small subset of viral types only. As noted in this review, it is thought that targeting E1 interactions with cellular replication proteins may provide inhibitors with broader activity against multiple HPV types. Herein, we outline the steps in HPV DNA replication and discuss those that appear to provide the most advantageous targets for the development of anti-HPV therapeutics.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».