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Enregistrement W2904878808 · doi:10.3390/toxins10120534

Biosynthetic Oligoclonal Antivenom (BOA) for Snakebite and Next-Generation Treatments for Snakebite Victims

2018· article· en· W2904878808 sur OpenAlexaff
R. Manjunatha Kini, Sachdev S. Sidhu, Andreas H. Laustsen

Notice bibliographique

RevueToxins · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVenomous Animal Envenomation and Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of MysoreGenentechTezpur University
Mots-clésAntivenomEnvenomationMedicineVenomAntibodyMonoclonal antibodyNeutralizationImmunologyPharmacologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Snakebite envenoming is a neglected tropical disease that each year claims the lives of 80,000⁻140,000 victims worldwide. The only effective treatment against envenoming involves intravenous administration of antivenoms that comprise antibodies that have been isolated from the plasma of immunized animals, typically horses. The drawbacks of such conventional horse-derived antivenoms include their propensity for causing allergenic adverse reactions due to their heterologous and foreign nature, an inability to effectively neutralize toxins in distal tissue, a low content of toxin-neutralizing antibodies, and a complex manufacturing process that is dependent on husbandry and procurement of snake venoms. In recent years, an opportunity to develop a fundamentally novel type of antivenom has presented itself. By using modern antibody discovery strategies, such as phage display selection, and repurposing small molecule enzyme inhibitors, next-generation antivenoms that obviate the drawbacks of existing plasma-derived antivenoms could be developed. This article describes the conceptualization of a novel therapeutic development strategy for biosynthetic oligoclonal antivenom (BOA) for snakebites based on recombinantly expressed oligoclonal mixtures of human monoclonal antibodies, possibly combined with repurposed small molecule enzyme inhibitors.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations95
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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