Biased mu-opioid receptor agonists confer analgesia with reduced side effects
Notice bibliographique
Résumé
Opioids are considered mainstay treatments for acute and terminal pain. In recent decades, however, overprescription and the increasing prevalence of illicit opioids has propelled North America into a state of “opioid crisis.” Along with the analgesic benefits, opioid use also commonly induces a number of side effects. Respiratory depression is an especially dangerous and potentially lethal example. The development of painkillers with improved safety profiles is thus a priority. Downstream to the mu-opioid receptor, which is responsible for the analgesic effects of opioids, β-arrestin-2 signaling has been suggested to be important for the manifestation of side effects, including respiratory depression. Two novel mu-opioid receptor agonists, TRV130 and PMZ21, have recently been reported to preferentially promote G protein-coupling over β-arrestin-2 signaling, thereby promoting analgesia with reduced side effects. TRV130 has been found in clinical trials to be more potent than morphine but safer in the setting of acute moderate-to-severe pain and is currently under New Drug Application review in the U.S. PMZ21 has shown promising and unique pain-relieving effects in mouse models, but further investigation is warranted to examine whether its therapeutic effects and safety profile are translatable to humans.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».