SMAC mimetics and RIPK inhibitors as therapeutics for chronic inflammatory diseases
Notice bibliographique
Résumé
New therapeutic approaches for chronic inflammatory diseases such as inflammatory bowel disease, rheumatoid arthritis, and psoriasis are needed because current treatments are often suboptimal in terms of both efficacy and the risks of serious adverse events. Inhibitor of apoptosis proteins (IAPs) are E3 ubiquitin ligases that inhibit cell death pathways and are themselves inhibited by second mitochondria-derived activator of caspases (SMAC). SMAC mimetics (SMs), small-molecule antagonists of IAPs, are being evaluated as cancer therapies in clinical trials. IAPs are also crucial regulators of inflammatory pathways because they influence both the activation of inflammatory genes and the induction of cell death through the receptor-interacting serine-threonine protein kinases (RIPKs), nuclear factor κB (NF-κB)-inducing kinase, and mitogen-activated protein kinases (MAPKs). Furthermore, there is an increasing interest in specifically targeting the substrates of IAP-mediated ubiquitylation, especially RIPK1, RIPK2, and RIPK3, as druggable nodes in inflammation control. Several studies have revealed an anti-inflammatory potential of RIPK inhibitors that either block inflammatory signaling or block the form of inflammatory cell death known as necroptosis. Expanding research on innate immune signaling through pattern recognition receptors that stimulate proinflammatory NF-κB and MAPK signaling may further contribute to uncovering the complex molecular roles used by IAPs and downstream RIPKs in inflammatory signaling. This may benefit and guide the development of SMs or selective RIPK inhibitors as anti-inflammatory therapeutics for various chronic inflammatory conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».