MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409052720 · doi:10.3748/wjg.v31.i13.104546

Targeting mixed lineage kinase domain-like protein's non-necroptosis role: A new horizon in anti-inflammatory therapy for alcoholic liver disease

2025· letter· en· W4409052720 sur OpenAlexaff
Yue Xi, Dong Guo, Li Shi, Jie Guo, Xing‐Zhen Chen, Jingfeng Tang, Cefan Zhou

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Gastroenterology · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell death mechanisms and regulation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNecroptosisBiologyEffectorKinaseProgrammed cell deathCell biologyCancer researchInflammationBioinformaticsImmunologyApoptosisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although mixed lineage kinase domain-like protein (MLKL) is widely recognized as a critical effector in the necroptotic signaling pathway, MLKL plays broader regulatory roles beyond programmed necroptosis. Notably, Xuan Yuan et al demonstrated that CPD4, an ATP-binding pocket inhibitor of MLKL, significantly reduces liver inflammation and improves liver function by inhibiting NF-κB signaling, suggesting its use as a potential therapeutic candidate for alcoholic liver disease. However, the pharmacokinetic properties and long-term toxicity of CPD4 require further evaluation. Moreover, a single therapeutic strategy targeting MLKL may not be sufficient. Future studies should focus on the precise regulation of MLKL and develop combination therapies to achieve dual intervention of inflammatory and cell death pathways. This paper provides an important theoretical foundation for translational research on MLKL-targeted therapy. However, its clinical translation requires overcoming existing limitations and further elucidating the regulatory network of MLKL in complex microenvironments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0130,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of GastroenterologyMême sujetCell death mechanisms and regulationTravaux en français237 207