FcRN receptor antagonists in the management of myasthenia gravis
Notice bibliographique
Résumé
Myasthenia gravis (MG) is an autoimmune disorder characterized by autoantibodies specifically directed against proteins located within the postsynaptic membrane of the neuromuscular junction. These pathogenic autoantibodies can be reduced by therapies such as plasma exchange, IVIG infusions and other immunosuppressive agents. However, there are significant side effects associated with most of these therapies. Since there is a better understanding of the molecular structure and the biological properties of the neonatal Fc receptors (FcRn), it possesses an attractive profile in treating myasthenia gravis. FcRn receptors prevent the catabolism of IgG by impeding their lysosomal degradation and facilitating their extracellular release at physiological pH, consequently extending the IgG half-life. Thus, the catabolism of IgG can be enhanced by blocking the FcRn, leading to outcomes similar to those achieved through plasma exchange with no significant safety concerns. The available studies suggest that FcRn holds promise as a versatile therapeutic intervention, capable of delivering beneficial outcomes in patients with distinct characteristics and varying degrees of MG severity. Efgartigimod is already approved for the treatment of generalized MG, rozanolixizumab is under review by health authorities, and phase 3 trials of nipocalimab and batoclimab are underway. Here, we will review the available data on FcRn therapeutic agents in the management of MG.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».