Parasite and host kinases as targets for antimalarials
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:The deployment of Artemisinin-based combination therapies and transmission control measures led to a decrease in the global malaria burden over the recent decades.Unfortunately, this trend is now reversing, in part due to resistance against available treatments, calling for the development of new drugs against untapped targets to prevent cross-resistance.Areas covered: In view of their demonstrated druggability in noninfectious diseases, protein kinases represent attractive targets.Kinase-focussed antimalarial drug discovery is facilitated by the availability of kinase-targeting scaffolds and large libraries of inhibitors, as well as high-throughput phenotypic and biochemical assays.We present an overview of validated Plasmodium kinase targets and their inhibitors, and briefly discuss the potential of host cell kinases as targets for host-directed therapy. Expert opinion:We propose priority research areas, including (i) diversification of Plasmodium kinase targets (at present most efforts focus on a very small number of targets); (ii) polypharmacology as an avenue to limit resistance (kinase inhibitors are highly suitable in this respect); and (iii) preemptive limitation of resistance through host-directed therapy (targeting host cell kinases that are required for parasite survival) and transmission-blocking through targeting sexual stage-specific kinases as a strategy to protect curative drugs from the spread of resistance.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».