Interleukin 23p19 inhibitors in chronic plaque psoriasis with focus on mirikizumab: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Psoriasis, a T-cell mediated chronic dermatosis, has a complex etiopathogenesis. There has been extensive research into the aberrant immune response, which leads to the formation of clinical lesions, and the need for developing better and safer drugs has been unrelenting. The past two decades of research has opened up new areas of the immune pathway that can be targeted in order to control the disease. Therefore, we have seen the emergence of biologics which either target T-cell receptors or inhibit Tumor Necrosis Factor-alpha (TNF-α) or inhibit interleukins (IL) like IL-12, IL-17, IL-17 receptor, and more recently IL-23. Drugs specifically targeting the p19 subunit of IL-23 have shown promising results in the management of chronic plaque psoriasis. This has given way to the development of a new class of biologics, that is, the IL-23p19 inhibitors that have a better safety profile as compared to its predecessors. In this review, we shall scrutinize the role of IL-23 and Th17 cell signaling in the evolution of the psoriatic lesions and summarize the clinical experience with IL-23p19 inhibitors especially mirikizumab in the treatment of chronic plaque psoriasis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».