The therapeutic hope for HDAC6 inhibitors in malignancy and chronic disease
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
Recent years have witnessed an emergence of a new class of therapeutic agents, termed histone deacetylase 6 (HDAC6) inhibitors. HDAC6 is one isoform of a family of HDAC enzymes that catalyse the removal of functional acetyl groups from proteins. It stands out from its cousins in almost exclusively deacetylating cytoplasmic proteins, in exerting deacetylation-independent effects and in the success that has been achieved in developing relatively isoform-specific inhibitors of its enzymatic action that have reached clinical trial. HDAC6 plays a pivotal role in the removal of misfolded proteins and it is this role that has been most successfully targeted to date. HDAC6 inhibitors are being investigated for use in combination with proteasome inhibitors for the treatment of lymphoid malignancies, whereby HDAC6-dependent protein disposal currently limits the cytotoxic effectiveness of the latter. Similarly, numerous recent studies have linked altered HDAC6 activity to the pathogenesis of neurodegenerative diseases that are characterized by misfolded protein accumulation. It seems likely though that the function of HDAC6 is not limited to malignancy and neurodegeneration, the deacetylase being implicated in a number of other cellular processes and diseases including in cardiovascular disease, inflammation, renal fibrosis and cystogenesis. Here, we review the unique features of HDAC6 that make it so appealing as a drug target and its currently understood role in health and disease. Whether HDAC6 inhibition will ultimately find a clinical niche in the treatment of malignancy or prevalent complex chronic diseases remains to be determined.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle