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Enregistrement W3111164005 · doi:10.4049/jimmunol.2000599

A Case for Phosphoinositide 3-Kinase–Targeted Therapy for Infectious Disease

2020· review· en· W3111164005 sur OpenAlexafffund
Folayemi Adefemi, Aaron J. Marshall

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPI3K/AKT/mTOR pathwayRepurposingImmune systemInfectious disease (medical specialty)DiseasePhosphoinositide 3-kinaseLimitingRegulatorBiologyImmunologyMedicineSignal transductionComputational biologyCell biologyInternal medicineGeneticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PI3Ks activate critical signaling cascades and have multifaceted regulatory functions in the immune system. Loss-of-function and gain-of-function mutations in the PI3Kδ isoform have revealed that this enzyme can substantially impact immune responses to infectious agents and their products. Moreover, reports garnered from decades of infectious disease studies indicate that pharmacologic inhibition of the PI3K pathway could potentially be effective in limiting the growth of certain microbes via modulation of the immune system. In this review, we briefly highlight the development and applications of PI3K inhibitors and summarize data supporting the concept that PI3Kδ inhibitors initially developed for oncology have immune regulatory potential that could be exploited to improve the control of some infectious diseases. This repurposing of existing kinase inhibitors could lay the foundation for alternative infectious disease therapy using available therapeutic agents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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