Sialyl Lewis<sup>x</sup> Glycomimetics as E- and P-Selectin Antagonists Targeting Hyperinflammation
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory disorders, such as sepsis, pancreatitis, and severe COVID-19, often cause immune dysfunction and high mortality. These conditions trigger excessive immune cell influx, leading to cytokine storms, organ damage, and compensatory immune suppression that results in immunoparalysis, organ dysfunction, and reinfection. Controlled and reversible immunosuppression limiting immune cell recruitment to inflammation sites could reduce hyperinflammation and prevent immune exhaustion. PSGL-1 on leukocytes binds to vascular P- and E-selectins via its sialyl Lewis x pharmacophore, triggering key features of systemic inflammatory response syndrome and sepsis. We report the discovery of two immunomodulators, sialyl Lewis x glycomimetics ( 12 and 13 ), with a tetrazole carboxyl bioisostere of 3a, which binds P- and E-selectin and blocks their interaction with PSGL-1. In an in vivo hyperinflammation model, they reduced immune cell recruitment, evidenced by decreased neutrophils, CD11b+, monocytes/macrophages, and PSGL-1-positive cells at various time points. These glycomimetics may be promising leads for managing the systemic inflammatory response syndrome.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».