Current Small Molecule–Based Medicinal Chemistry Approaches for Neurodegeneration Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative diseases (NDDs) like Alzheimer's disease (AD), Parkinson's disease (PD), and Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) possess multifactorial aetiologies. In recent years, our understanding of the biochemical and molecular pathways across NDDs has increased, however, new advances in small molecule-based therapeutic strategies targeting NDDs are obscure and scarce. Moreover, NDDs have been studied for more than five decades, however, there is a paucity of drugs that can treat NDDs. Further, the highly lipoidal blood-brain barrier (BBB) limits the uptake of many therapeutic molecules into the brain and is a complicating factor in the development of new agents to treat neurodegeneration. Considering the highly complex nature of NDDs, the association of multiple risk factors, and the challenges to overcome the BBB junction, medicinal chemists have developed small organic molecule-based novel approaches to target NDDs over the last few decades, such as designing lipophilic molecules and applying prodrug strategies. Attempts have been made to utilize a multitarget approach to modulate different biochemical molecular pathways involved in NDDs, in addition to, medicinal chemists making better decisions in identifying optimized drug candidates for the central nervous system (CNS) by using web-based computational tools. To increase the clinical success of these drug candidates, an in vitro assay modeling the BBB has been utilized by medicinal chemists in the pre-clinical phase as a further screening measure of small organic molecules. Herein, we examine some of the intriguing strategies taken by medicinal chemists to design small organic molecules to combat NDDs, with the intention of increasing our awareness of neurodegenerative therapeutics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».