Prioritization of Therapeutic Targets and Trial Design in Cirrhotic Portal Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Portal hypertension (PH) is the main driver of cirrhosis decompensation, the main determinant of death in patients with cirrhosis. PH results initially from increased intrahepatic vascular resistance. Subsequently, increased inflow from splanchnic vasodilation and increased cardiac output lead to a further increase in portal pressure (PP). Reducing PP in cirrhosis results in better outcomes. Removing the cause of cirrhosis might improve PP. However, this is a slow process and patients may continue to be at risk of decompensation. Additionally, for some chronic liver diseases, such as nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD), etiological treatments are not yet available. Therefore, there is a need to develop better therapies specifically aimed at reducing PP. For over 35 years, the mainstay of such therapy has been the use of nonselective beta-blockers (NSBBs) that act by reducing portal venous inflow. Recently, many drugs (mainly targeting intrahepatic mechanisms) have shown promise in preclinical and early clinical studies and may act alone or synergistically with NSBBs in reducing PP in cirrhosis. The objective of this position paper is to propose a novel framework for the design of clinical trials (phase 1, 2, and 3) in patients with cirrhosis and PH and to prioritize targets and pharmacological therapies in this setting. We have focused the discussion on patients with compensated cirrhosis. The paper summarizes discussions held at The American Association for the Study of Liver Diseases (AASLD) Industry Colloquium in January 2018, with the participation of clinical and translational investigators, regulatory professionals, and industry partners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».