The metal(loid)s’ dilemma. What's the next step for a new era of inorganic molecules in medicine?
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we critically examine the key challenges associated with the development of inorganic drugs, a field that remains underrepresented despite its significant therapeutic potential. Currently, most clinically approved pharmaceuticals are organic compounds, a trend driven by multiple interconnected factors that have historically limited the adoption and regulatory approval of metal(loid)-based entities. These challenges include issues related to stability, selectivity, pharmacokinetics, and potential toxicity, which require systematic investigation and innovative solutions. Nevertheless, the profound clinical impact of approved inorganic drugs-particularly transition metal(loid)-based agents for both therapeutic and diagnostic applications-is well-established. The success of these compounds underscores the need for expanded research efforts and optimized clinical protocols to fully harness the advantages of metal-based pharmaceuticals. In this context, we explore emerging strategies to overcome current limitations and accelerate the development of next-generation inorganic drugs. These include the rational design of metal-based therapeutics, the integration of advanced metallomics and metalloproteomics, and the application of AI-driven predictive modeling to improve drug selectivity, bioavailability, and safety. By overcoming these challenges through an interdisciplinary approach, metal-based medicine will advance significantly, expanding its impact across a wide range of therapeutic applications.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».