Repurposing Sigma-1 Receptor-Targeting Drugs for Therapeutic Advances in Neurodegenerative Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative disorders, such as Alzheimer's, Parkinson's, and Huntington's disease, due to their multifaced and complicated nature, remain uncurable and impose substantial financial and human burdens on society. Therefore, developing new innovative therapeutic strategies is vital. In this context, drug repurposing has emerged as a promising avenue to expedite the development of treatments for these challenging conditions. One particularly compelling target in this regard is the chaperone protein sigma-1 receptor (S1R), which has garnered significant attention for its neuroprotective properties. Interestingly, several medications, including fluvoxamine (an antidepressant), dextromethorphan (a cough suppressant), and amantadine (an antiviral), which were initially developed for unrelated indications, have shown encouraging results in neurodegenerative therapy through S1R activation. These findings suggest that existing drugs in pharmacopeias can play an essential role in alleviating neurodegenerative symptoms by modulating S1R, thereby offering a faster route and cost-effective path to clinical applications compared to the de novo development of entirely new compounds. Furthermore, as a synergistic benefit, combining S1R-targeting drugs with other therapeutic agents may also improve treatment efficacy. In this review, we highlight key repurposed drugs targeting S1R and explore their mechanisms of action, shedding light on their emerging therapeutic potential in the fight against neurodegeneration.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».