Intracellular targeting with engineered proteins
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
If the isolation, production, and clinical use of insulin marked the inception of the age of biologics as therapeutics, the convergence of molecular biology and combinatorial engineering techniques marked its coming of age. The first wave of recombinant protein-based drugs in the 1980s demonstrated emphatically that proteins could be engineered, formulated, and employed for clinical advantage. Yet despite the successes of protein-based drugs such as antibodies, enzymes, and cytokines, the druggable target space for biologics is currently restricted to targets outside the cell. Insofar as estimates place the number of proteins either secreted or with extracellular domains in the range of 8000 to 9000, this represents only one-third of the proteome and circumscribes the pathways that can be targeted for therapeutic intervention. Clearly, a major objective for this field to reach maturity is to access, interrogate, and modulate the majority of proteins found inside the cell. However, owing to the large size, complex architecture, and general cellular impermeability of existing protein-based drugs, this poses a daunting challenge. In recent years, though, advances on the two related fronts of protein engineering and drug delivery are beginning to bring this goal within reach. First, prompted by the restrictions that limit the applicability of antibodies, intense efforts have been applied to identifying and engineering smaller alternative protein scaffolds for the modulation of intracellular targets. In parallel, innovative solutions for delivering proteins to the intracellular space while maintaining their stability and functional activity have begun to yield successes. This review provides an overview of bioactive intrabodies and alternative protein scaffolds amenable to engineering for intracellular targeting and also outlines advances in protein engineering and formulation for delivery of functional proteins to the interior of the cell to achieve therapeutic action.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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