Type I inhibitors of tropomyosin receptor kinase (Trk): a 2020–2022 patent update
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Trk inhibitors are significant in the realm of personalized medicine as they target specific genetic alterations, such as NTRK gene fusions, leading to improved treatment outcomes for cancer patients. By tailoring the treatment to the genetic characteristics of the tumor rather than the tumor type, Trk inhibitors offer the potential for more effective and precise therapies, resulting in enhanced response rates and prolonged survival for patients with NTRK fusion-positive cancers.Areas covered Patents covering type I inhibitors targeting the Trk family are discussed, building upon our prior review series on Trk inhibitors. Relevant patents were identified through the Web of Science database, Google, and Google Patents.Expert opinion The field of Trk inhibitors has evolved significantly, as reflected in the current patent literature, which emphasizes the selective structural refinement of clinical champions. Efforts now concentrate on enhancing efficacy against on-target resistance mechanisms, with modifications made to improve potency, reduce toxicity, and enhance pharmacokinetics. Combination therapies show potential to address off-target resistance mechanisms and improve treatment outcomes. Challenges remain in accurately diagnosing NTRK gene alterations and integrating screening into routine clinical practice. Trk inhibitors have surpassed their conventional role of inhibition and are now seeing new applications in radiopharmaceutical development and as molecular targeting agents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».