The Therapeutic Potential of TGF-β as a Target for Multiple Chronic Diseases: A Comprehensive Review of Pharmacologically Approved Drugs and Investigational Agents
Notice bibliographique
Résumé
Background: Noncommunicable chronic diseases account for the highest number of mortalities across the globe and are responsible as the greatest contributor to medical healthcare expenses. To create new medicines to fight these diseases, we need to fully understand the pathological mechanisms behind them in addition to the usual therapeutic targets. TGF-β has become a promising target for therapy to help a number of fatal diseases, and it may be possible to challenge it therapeutically by either increasing its activity or decreasing it. Objective: The present review aims to highlight the therapeutic importance of TGF-β as a potent target to cure multiple chronic diseases, such as cardiovascular disorders and malignant tumors. It also mentions pharmacologically approved drugs as well as drugs that are currently under investigation. Methods: Our approach entailed a comprehensive literature review employing keywords such as “TGF-β signaling pathway,” “myocardial fibrosis,” and “neurological disorders.” We sourced pertinent information from reputable databases, including PubMed, Scopus, and Elsevier. The TGF-β signaling pathway is what makes cancer grow and spread, as well as fibrotic proliferation in many organs, including the lungs, heart, kidneys, and liver. In such diseases, enhanced signaling is implicated in the progression. However, in the case of nervous disorders such as Parkinson’s disease and Alzheimer’s disease, TGF-β signaling is found to be hampered. Both augmentation and inhibition of TGF-β are proven to be useful as therapeutic targets to counter these diseases. Conclusion: This review aims to provide an in-depth analysis of the historical development of research on TGF-β and the molecular mechanisms that underlie its biosynthesis, activation, and signaling transmission. Our objective is to offer a comprehensive and systematic understanding of TGF-β signaling, building on previous knowledge and recent updates, and to encourage further research in this area.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».