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Enregistrement W4200595524 · doi:10.1126/scitranslmed.abg8116

A small molecule targeting ALOX12-ACC1 ameliorates nonalcoholic steatohepatitis in mice and macaques

2021· article· en· W4200595524 sur OpenAlexaff
Xiao‐Jing Zhang, Yan‐Xiao Ji, Xu Cheng, Yanjie Cheng, Hailong Yang, Junyong Wang, Ling‐Ping Zhao, Yongping Huang, Dating Sun, Hui Xiang, Lijun Shen, Penglong Li, Junpeng Ma, Ruifeng Tian, Juan Yang, Xinxin Yao, Haibo Xu, Rufang Liao, Li Xiao, Peng Zhang, Xin Zhang, Guang‐Nian Zhao, Xi Wang, Manli Hu, Song Tian, Juan Wan, Jingjing Cai, Xinliang Ma, Qingbo Xu, Yibin Wang, Rhian M. Touyz, Peter P. Liu, Rohit Loomba, Zhi‐Gang She, Hongliang Li

Notice bibliographique

RevueScience Translational Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonalcoholic steatohepatitisBiologyLiver transplantationSteatohepatitisPharmacologyNonalcoholic fatty liver diseaseFatty liverInternal medicineTransplantationDiseaseMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

macaque therapeutic models. The anti-NASH efficacy of IMA-1 was comparable to ACC inhibitor in both species. Protein docking simulations and following functional experiments suggested that the anti-NASH effects of IMA-1 were largely dependent on its direct binding to a pocket in ALOX12 proximal to its ACC1-interacting surface instead of inhibiting ALOX12 lipoxygenase activity. IMA-1 treatment did not elicit hyperlipidemia, a known side effect of direct inhibition of ACC enzymatic activity, in both mice and macaques. These findings provide proof of concept across multiple species for the use of small molecule–based therapies for NASH.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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

Citations60
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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