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Enregistrement W4311301274 · doi:10.1111/cbdd.14192

Protective effect of a mitochondria‐targeting peptide against paclitaxel‐induced peripheral neuropathy

2022· letter· en· W4311301274 sur OpenAlexafffund
Kensaku Itoh, Megumi Shimoyama, Peter W. Schiller, Satoshi Toyama

Notice bibliographique

RevueChemical Biology & Drug Design · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseJapan Society for the Promotion of ScienceCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésPaclitaxelPeripheral neuropathyMedicineChemotherapy-induced peripheral neuropathyPharmacologyChemotherapyMitochondrionConcomitantTetrapeptidePeripheralApoptosisCancerInternal medicinePeptideEndocrinologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemotherapy-induced peripheral neuropathy (CIPN) is a major side effect of several anticancer agents including paclitaxel, a chemotherapeutic drug widely used in cancer treatment. CIPN deteriorates patients' quality of life and compromises cancer treatment. Dysfunction or injury of mitochondria has been suggested to be involved in the induction of this neuropathy. SS-20 is a tetrapeptide that targets mitochondria and restores mitochondrial bioenergetics. This study was aimed to examine the protective effect of SS-20 against paclitaxel-induced peripheral neuropathy using a murine model. Repeated administration of paclitaxel to mice induced peripheral neuropathy as demonstrated by the presence of mechanical allodynia and the loss of intraepidermal nerve fibers in the hind paw. Concomitant administration of SS-20 protected against the development of the neuropathy. Our results suggest that SS-20 may be a drug candidate for the prevention of CIPN.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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