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Enregistrement W3158354087 · doi:10.1111/ijd.15605

TYK 2 inhibitors for the treatment of dermatologic conditions: the evolution of JAK inhibitors

2021· review· en· W3158354087 sur OpenAlexaff
Christine E. Jo, Melinda Gooderham, Jennifer Beecker

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Dermatology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytokine Signaling Pathways and Interactions
Établissements canadiensSKiN HealthQueen's UniversityProbity Medical ResearchUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineJanus kinaseTyrosine kinase 2TofacitinibClinical trialImmune systemCytokineImmunologyReceptorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing understanding of cytokines as major drivers of immune-mediated diseases has revolutionized targeted treatments for these conditions. As the pathogenesis of autoimmune conditions is mediated by a complex interplay of various cytokines, Janus kinase (JAK) inhibitors have been of particular interest due to their ability to target multiple cytokines simultaneously. However, due to safety concerns with first generation JAK inhibitors, most notably from JAK2 and JAK3 inhibition, interest has shifted to more selective inhibition of TYK2. Three key TYK2 inhibitors that have advanced furthest in clinical trials for treatment of dermatologic autoimmune conditions are deucravacitinib (BMS-986165), brepocitinib (PF-06700841), and PF-06826647. This review outlines the current understanding of the efficacy and safety of these three TYK2 inhibitors from completed phase I and II studies and summarizes studies currently in progress for dermatologic conditions.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,335 · 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'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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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