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Enregistrement W4404351589 · doi:10.1021/acs.jmedchem.4c01819

Discovery and Preclinical Characterization of Fulacimstat (BAY 1142524), a Potent and Selective Chymase Inhibitor As a New Profibrinolytic Approach for Safe Thrombus Resolution

2024· article· en· W4404351589 sur OpenAlexaff
Chantal Fürstner, Jens Ackerstaff, Heinrich Meier, Alexander Straub, Joachim Mittendorf, Jens Schamberger, Martina Schäfer, Kirsten Börngen, Hannah Jörißen, Dmitry Zubov, Katja Zimmermann, Adrian Tersteegen, Volker Geiß, Elke Hartmann, Barbara Albrecht‐Küpper, Pedro D’Orléans-Juste, Catherine Lapointe, Laurence Vincent, Stefan Heitmeier, Hanna Tinel

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMast cells and histamine
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesBayer
Mots-clésChemistryChymasePharmacologyThrombusResolution (logic)BiochemistryInternal medicineMedicineEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Chymase is a serine-protease produced by mast cells. In the past few decades, its role in fibrotic diseases triggered the search for orally available chymase inhibitors. Aiming at reducing adverse cardiac remodeling after myocardial infarction, our research efforts resulted in the discovery of fulacimstat (BAY 1142524). While clinical trials did not demonstrate efficacy in this indication, the recent discovery of a new unexpected biological role of chymase spurred a revival of interest in chymase inhibition: chymase was shown to inactivate plasmin within fibrin-rich clots. Chymase inhibitors are now considered as potential profibrinolytic drugs with low bleeding risk and therefore exceptional safety for the treatment of acute thrombosis settings such as stroke, pulmonary embolism, or venous thrombosis. This article describes the chemical optimization journey from a screening hit to the discovery of fulacimstat (BAY 1142524), a selective chymase inhibitor with a good safety profile, as well as its preclinical in vitro and in vivo characterization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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