Small Molecule Drugs That Inhibit Phagocytosis
Notice bibliographique
Résumé
In our initial publication on the in vitro testing of more than 200 compounds, we demonstrated that small molecules can inhibit phagocytosis. We therefore theorized that a small molecule drug discovery-based approach to the treatment of immune cytopenias (ITP, AIHA, HTR, DHTR) is feasible. Those earlier studies showed that small molecules with anti-phagocytic groups, such as the pyrazole core, are good models for producing efficacious phagocytosis inhibitors with low toxicity. We recently screened a chemical library of 80 compounds containing pyrazole/isoxazole/pyrrole core structures and found four hit molecules for further follow-up, all having the pyrazole core structure. Subsequent evaluation via MTT viability, LDH release, and apoptosis, led to the selection of two lead compounds with negligible toxicity and high efficacy. In an in vitro assay for inhibition of phagocytosis, their IC50 values were 2–4 µM. The rational development of these discoveries from hit to lead molecule stage, viz. independent synthesis/scale up of hit molecules, and in vivo activities in mouse models of autoimmune disease, will result in the selection of a lead compound(s) for further pre-clinical evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».