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Enregistrement W4378619580 · doi:10.3390/medicina59061041

Highlights on the Development, Related Patents, and Prospects of Lenacapavir: The First-in-Class HIV-1 Capsid Inhibitor for the Treatment of Multi-Drug-Resistant HIV-1 Infection

2023· review· en· W4378619580 sur OpenAlexaboutno aff
Tafadzwa Dzinamarira, Mazen Almehmadi, Ahad Amer Alsaiari, Mamdouh Allahyani, Abdulelah Aljuaid, Abdulaziz Alsharif, Abida Khan, Mehnaz Kamal, Ali A. Rabaan, Amal H. Alfaraj, Bashayer M. AlShehail, Nouf Alotaibi, Shams M. AlShehail, Mohd Imran

Notice bibliographique

RevueMedicina · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDrugHuman immunodeficiency virus (HIV)Drug resistanceRilpivirineMultiple drug resistanceVirologyPharmacologyAntiretroviral therapyViral loadBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The multidrug-resistant (MDR) human immunodeficiency virus 1 (HIV-1) infection is an unmet medical need. HIV-1 capsid plays an important role at different stages of the HIV-1 replication cycle and is an attractive drug target for developing therapies against MDR HIV-1 infection. Lenacapavir (LEN) is the first-in-class HIV-1 capsid inhibitor approved by the USFDA, EMA, and Health Canada for treating MDR HIV-1 infection. This article highlights the development, pharmaceutical aspects, clinical studies, patent literature, and future directions on LEN-based therapies. The literature for this review was collected from PubMed, authentic websites (USFDA, EMA, Health Canada, Gilead, and NIH), and the free patent database (Espacenet, USPTO, and Patent scope). LEN has been developed by Gilead and is marketed as Sunlenca (tablet and subcutaneous injection). The long-acting and patient-compliant LEN demonstrated a low level of drug-related mutations, is active against MDR HIV-1 infection, and does not reveal cross-resistance to other anti-HIV drugs. LEN is also an excellent drug for patients having difficult or limited access to healthcare facilities. The literature has established additive/synergistic effects of combining LEN with rilpivirine, cabotegravir, islatravir, bictegravir, and tenofovir. HIV-1 infection may be accompanied by opportunistic infections such as tuberculosis (TB). The associated diseases make HIV treatment complex and warrant drug interaction studies (drug-drug, drug-food, and drug-disease interaction). Many inventions on different aspects of LEN have been claimed in patent literature. However, there is a great scope for developing more inventions related to the drug combination of LEN with anti-HIV/anti-TB drugs in a single dosage form, new formulations, and methods of treating HIV and TB co-infection. Additional research may provide more LEN-based treatments with favorable pharmacokinetic parameters for MDR HIV-1 infections and associated opportunistic infections such as TB.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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