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Enregistrement W2380648876 · doi:10.1039/9781849737814-00248

Design and Development of NS5B Polymerase Non‐nucleoside Inhibitors for the Treatment of Hepatitis C Virus Infection

2013· book-chapter· en· W2380648876 sur OpenAlexaff
Pierre L. Beaulieu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensBoehringer Ingelheim (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNS5BHepatitis C virusDruggabilityVirologyRNA polymeraseRibavirinAllosteric regulationDrug discoveryInterferonVirusBiologyMedicineRNAHepacivirusBioinformaticsEnzymeGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hepatitis C virus (HCV) infects an estimated 130–170 million people worldwide and is associated with life‐threatening liver diseases. The recent introduction of the first two HCV direct‐acting antivirals (DAAs) as a complement to the interferon/ribavirin standard of care has provided patients with improved outcomes. Still, 25–30% of subjects infected with genotype 1 HCV do not respond adequately to treatment owing to the emergence of resistant virus and many suffer from severe side effects. A paradigm shift towards the development of interferon‐free combinations of DAAs with complementary modes of action is currently taking place. Virally encoded proteins and enzymes have become the target of HCV drug discovery efforts and several promising new agents are currently being evaluated in the clinic for treatment of chronic HCV infection. The NS5B RNA‐dependent RNA polymerase is responsible for replication of viral RNA and plays a pivotal role in the virus life cycle. NS5B is undoubtedly the most druggable HCV target and is susceptible to several classes of allosteric inhibitors that bind to four distinct sites on the enzyme. This chapter describes successful strategies that have led to the discovery of HCV NS5B antivirals. It is divided according to allosteric sites and describes how each of the known families of inhibitors was discovered, characterized and optimized to provide clinical candidates. When available, the strategies adopted by medicinal chemists to optimize initial leads and address challenges and liabilities encountered on the path to candidate selection are described, along with reported clinical outcomes.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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