A pathway to next-generation mast cell stabilizers identified through the novel Phytomedical Analytics for Research Optimization at Scale data platform
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mast cell stabilizers (MCS) have the potential to address unmet therapeutic need in allergy and inflammation management. MCS chronically suppress all arms of the pro-inflammatory mast cell response to stimulation (e.g., histamine, protease, lipid mediators, cytokines, chemokines). They may therefore outperform approaches such as H1, H2 and H4 inhibitors (antihistamines) which block only the acute histamine release by mast cells and leave the rest of the functional response untouched. Despite their potential, current MCS (e.g., cromolyn sodium, Tranilast, nedocromil) in clinical use are hindered by poor bioavailability, frequent dosing, long lags to onset of relief, and enigmatic mechanisms of action. MCS have their origins in phytomedicine: cromolyn sodium is the longest standing drug in the class and is a derivatized form of Khellin from Ammi visnaga, used as an anti-inflammatory. Other phytopharmacopeias may offer candidate ‘next generation’ MCS (ngMCS) and in this study we hypothesized that a coupled pharmacoanalytic and in vitro pharmacology approach could be used to identify, prioritize and derisk additional candidate MCS from phytomedical sources for later pre-clinical and clinical evaluation. Here, we report a novel data analytics workflow starting with a newly developed phytopharmacopeia data platform with >3.5B linkage pathways (country → medical system → formulation → indication → ingredient organism → chemical component → other parameters), covering 22 M sq. miles of biogeography and historical and contemporary timeframes. Additional data layers include druggability indices, target and pathway analyses. The current study validates a subset of candidate phytomedical ngMCS using in silico workflow and in vitro pharmacology, and develops a new harmonic mean-based ‘MCS score’ for further streamlining of the candidate prioritization process. This proof-of-concept study may have particular relevance for complex presentations such as Mast Cell Activation Syndrome (MCAS) where ngMCS may outperform current management approaches.
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 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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,008 |
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 ».