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Enregistrement W3143855125 · doi:10.1126/scitranslmed.abb1498

Plasmin-resistant PSD-95 inhibitors resolve effect-modifying drug-drug interactions between alteplase and nerinetide in acute stroke

2021· article· en· W3143855125 sur OpenAlexaff
Diana Mayor, Zhanxin Ji, Xiujun Sun, Lucy Teves, J. David Garman, Michael Tymianski

Notice bibliographique

RevueScience Translational Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensNoNO (Canada)University of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésDrugNeuroprotectionPharmacologyStroke (engine)PlasminMedicineIschemic strokeChemistryInternal medicineBiochemistryEnzymeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuroprotection for acute ischemic stroke is achievable with the eicosapeptide nerinetide, an inhibitor of the protein-protein interactions of the synaptic scaffolding protein PSD-95. However, nerinetide is subject to proteolytic cleavage if administered after alteplase, a standard-of-care thrombolytic agent that nullifies nerinetide's beneficial effects. Here, we showed, on the basis of pharmacokinetic data consistent between rats, primates, and humans, that in a rat model of embolic middle cerebral artery occlusion (eMCAO), nerinetide maintained its effectiveness when administered before alteplase. Because of its short plasma half-life, it can be followed by alteplase within minutes without reducing its neuroprotective effectiveness. In addition, the problem of protease sensitivity is solved by substituting cleavage-prone amino acids from their l- to their d-enantiomeric form. Treatment of rats subjected to eMCAO with such an agent, termed d-Tat-l-2B9c, eliminated protease sensitivity and maintained neuroprotective effectiveness. Our data suggest that both the clinical-stage PSD-95 inhibitor nerinetide and protease-resistant agents such as d-Tat-l-2B9c may be practically integrated into existing stroke care workflows and standards of care.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations59
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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