The search for disease-modifying agents in decompensated cirrhosis: From drug repurposing to drug discovery
Notice bibliographique
Résumé
Patients with decompensated cirrhosis are currently managed through targeted strategies aimed at preventing or treating specific complications. In contrast, a disease-modifying agent should, by definition, be aimed at globally addressing 'decompensated cirrhosis'. To be defined as a disease-modifying agent in decompensated cirrhosis, interventions need to demonstrate an unequivocal benefit on the course of disease in well-designed and adequately powered randomised clinical trials with hard endpoints (i.e. patient survival). These trials also need to define the target population, dosage and timing of administration, factors guiding treatment, temporary or permanent stopping rules, transferability to daily clinical practice, cost-effectiveness, and global treatment access. By eliminating the underlying cause of cirrhosis, aetiologic treatments can still influence the course of decompensated disease by halting or slowing down disease progression or even inducing reversion to the compensated state. In contrast, there remains an unmet clinical need for disease-modifying agents which can antagonise key pathophysiological mechanisms of decompensated cirrhosis, such as portal hypertension, gut translocation, circulatory dysfunction, systemic inflammation, and immunological dysfunction. However, in the last few years, the repurposing of "old drugs" that have already been prescribed for more limited indications in hepatology or for other diseases has provided a few candidates, including human albumin, statins, and poorly absorbable oral antibiotics, which are under further evaluation in large-scale randomised clinical trials. New disease-modifying agents are also expected to be identified in the next decade through the systematic repurposing of existing drugs and the development of novel molecules which are currently undergoing pre-clinical or early clinical testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».