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Enregistrement W3093684876 · doi:10.1177/1536012120952623

A Decade’s Progress in the Development of Molecular Imaging Agents Targeting the Growth Hormone Secretagogue Receptor

2020· review· en· W3093684876 sur OpenAlexafffund
Marina D. Childs, Leonard G. Luyt

Notice bibliographique

RevueMolecular Imaging · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGhrelinGrowth hormone secretagogue receptorReceptorBiologyEndocrinologyCancer researchInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growth hormone secretagogue receptor 1a (GHSR), also called the ghrelin receptor, is a G protein-coupled receptor known to play an important metabolic role in the regulation of various physiological processes, including energy expenditure, growth hormone secretion, and cell proliferation. This receptor has been implicated in numerous health issues including obesity, gastrointestinal disorders, type II diabetes, and regulation of body weight in patients with Prader-Willi syndrome, and there has been growing interest in studying its mechanism of behavior to unlock further applications of GHSR-targeted therapeutics. In addition, the GHSR is expressed in various types of cancer including prostate, breast, and testicular cancers, while aberrant expression has been reported in cardiac disease. Targeted molecular imaging of the GHSR could provide insights into its role in biological processes related to these disease states. Over the past decade, imaging probes targeting this receptor have been discovered for the imaging modalities PET, SPECT, and optical imaging. High-affinity analogues of ghrelin, the endogenous ligand for the GHSR, as well as small molecule inhibitors have been developed and evaluated both in vitro and in pre-clinical models. This review provides a comprehensive overview of the molecular imaging agents targeting the GHSR reported to the end of 2019.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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