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Enregistrement W2973115292 · doi:10.1097/tp.0000000000001950

The Long Journey of mTOR Inhibitors and the Long Path That Is Still Ahead

2018· article· en· W2973115292 sur OpenAlexaboutno aff
Hélio Tedesco‐Silva

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEverolimusSirolimusPI3K/AKT/mTOR pathwayTransplantationMedicinePharmacologyBiologyKidney transplantationAutophagyImmunosuppressionCancer researchInternal medicineCell biologySignal transductionApoptosisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapamycin (sirolimus) was isolated in 1975 from actinomycete Streptomyces hygroscopicus in a soil sample collected during a Canadian expedition to Easter Island (Rapa Nui).1 The target of rapamycin (TOR) was discovered in 1994 in the yeast Saccharomyces,2 is a ubiquitous and highly conserved enzyme complex in a pathway with a key role in physiological homeostasis. Deregulation of its activity is associated with a variety of diseases.3 The first phase I study of ascending doses of sirolimus in stable kidney transplant recipients receiving cyclosporine and prednisone was published in 1996. Subsequent phase II and III clinical trials led to regulatory approval by the Food and Drug Administration in 1999 for the prophylaxis of rejection after kidney transplantation in combination with cyclosporine and steroids. Everolimus followed the same path and was subsequently approved for kidney, heart, and liver transplantation. Sirolimus and everolimus analogs were approved for prevention of intrastent restenosis (pharmacological stents) and for the treatment of some cancers, highlighting the central role of the pathway in disparate disease states. This supplement summarizes recent data and provides critical analysis of the accumulated knowledge of the biological effects of mTOR inhibition. Zaza et al4 describe the effects of mTOR inhibition on protein synthesis, the cell cycle, lipid metabolism, energy metabolism, autophagy, angiogenesis, glucose metabolism, cytoskeleton remodeling, epithelial to mesenchymal transition, and immune cells development and function. The use of mTOR inhibitors in different types of organ transplantation is also reviewed. Flechner provides a critical analysis of randomized clinical trials on different strategies of using mTOR inhibitors after kidney transplantation.5 Nashan6 summarizes data on liver transplants, with the focus on calcineurin inhibitor (CNI) minimization to preserve native renal function. Zuckermann7 discusses recent data on the use of mTOR inhibitors in heart transplantation, under CNI minimization and conversion strategies aiming to preserve renal function and to prevent the development of graft vasculopathy, CMV infection, and malignancy. Berney et al8 discuss both the beneficial and deleterious effects of mTOR inhibitors on β cells and how sirolimus and everolimus-based immunosuppression have impacted on practices and outcomes of pancreas and islet transplantation. More general involvement of inhibition of the mTOR pathway in other diseases is also reviewed. Chan et al9 summarized the current understanding of mTOR signaling pathway under physiological and pathological conditions and recent findings on mTOR inhibitors in the management of kidney diseases. Vergès10 describes the deleterious and complex mechanisms by which mTOR inhibitors impair glucose metabolism by downregulation of the insulin signaling pathway, increasing the risk of diabetes in recipients of organ transplants or in patients with malignancies. De Meyer et al11 debated the net result of anti-atherosclerotic mTOR inhibitor effects versus the known dyslipidemia. Bowman et al12 highlight the role of mTORi in the management of viral infections after solid organ transplant, noting not only the potential role in the management of cytomegalovirus, poliomavirus, herpes virus 8, -related Kaposi sarcoma but also the lack of evidence for use of mTORis in EBV-mediated posttransplant lymphoproliferative disease or hepatitis C virus viral replication. Paoletti13 reviews data on mTOR associated regression of left ventricular hypertrophy in kidney transplant recipients with posttransplant cardiomyopathy. Finally, de Fijter14 details the effects of mTORi on malignancies, suggesting that observed clinical efficacy is a reflection of disease stabilization rather than tumor regression. The efficacy of mTOR inhibitors in all its indications is limited by the complex safety and tolerability profile, the intricate aspects of which have begun to be uncovered using “omics.”15 Preclinical and clinical development of analogs, targeting different binding sites or producing selective inhibition of mTOR complexes (mTORC1 and mTORC2) may help improve the efficacy/toxicity profile of this class of drugs.16

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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