The Paradigm Shift of Using Natural Molecules Extracted from Northern Canada to Combat Malaria
Notice bibliographique
Résumé
Parasitic diseases, such as malaria, are an immense burden to many low- and middle-income countries. In 2022, 249 million cases and 608,000 deaths were reported by the World Health Organization for malaria alone. Climate change, conflict, humanitarian crises, resource constraints and diverse biological challenges threaten progress in the elimination of malaria. Undeniably, the lack of a commercialized vaccine and the spread of drug-resistant parasites beg the need for novel approaches to treat this infectious disease. Most approaches for the development of antimalarials to date take inspiration from tropical or sub-tropical environments; however, it is necessary to expand our search. In this review, we highlight the origin of antimalarial treatments and propose new insights in the search for developing novel antiparasitic treatments. Plants and microorganisms living in harsh and cold environments, such as those found in the largely unexploited Northern Canadian boreal forest, often demonstrate interesting properties that are not found in other environments. Most prominently, the essential oil of Rhododendron tomentosum spp. Subarcticum from Nunavik and mortiamides isolated from Mortierella species found in Nunavut have shown promising activity against Plasmodium falciparum.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».