Natural product-derived compounds in clinical trials and drug approvals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
, 1612Natural products (NPs) have long been foundational in medicine, from ancient herbal remedies to the discovery of transformative drugs like morphine and quinine. The mid-20th century marked a 'golden age' for antibiotic discovery from natural sources, which then expanded into other therapeutic areas. However, by the late 20th century, other technological advances had shifted NPs from being a central component of the discovery process to one of several options. This review explores the current role of NPs in pharmaceuticals by analysing NP-derived (NP-D) drugs approved since 2014 and clinical candidates in development as of the end of 2024. 58 NP-related drugs launched between January 2014 and June 2025 were identified, which included 45 NP and NP-D new chemical entities (NCEs) and 13 NP-antibody drug conjugates (NP-ADCs). Next, all 579 drugs-388 (67%) of which were NCEs and 191 (33%) were new biological entities (NBEs)-approved globally from 2014 to 2024 were analysed. In total, 56 (9.7%) of these 579 drugs were classified as NPs or NP-Ds using this review's NP definition: 44 NCEs (7.6% overall; 11.3% of NCEs) and 12 NP-ADCs (2.1% overall; 6.3% of NBEs). The number of new NP-D NCEs and NP-ADCs has fluctuated between 0 and 8 annually since 2014, with an average of five approvals per year. Next, 125 NP and NP-D compounds were identified that were undergoing clinical trials or in the registration phase at the end of December 2024. Thirty-three new pharmacophores not previously found in approved drugs are now in development; however, only one has been discovered in the past 15 years. This review highlights the enduring promise of NPs, despite their diminished role in drug discovery, and advocates for renewed emphasis on bioassay-guided isolation and mode of action studies to identify new drug leads.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle