The evaluation of candidate microbicide antiretrovirals against wild type and drug resistant HIV-1 «in vitro»
Notice bibliographique
Résumé
Over the last 30 years, the human immunodeficiency virus (HIV)/acquired immunodeficiency syndrome (AIDS) mêlée has endured despite valiant efforts made by the research community. Although great strides in treatment efficacy have been made, an effective vaccine remains beyond our reach. Anti- HIV microbicides, (topically applied agents to prevent the transmission of HIV), offer an infection prevention strategy that may buy us time until an effective vaccine is discovered. Indeed, antiretroviral (ARV)-based microbicides have proven more effective than any vaccine clinical trial to date. Improved formulations, including combination ARV- based microbicides, may prove to be even more clinically efficacious in the future. However, the pre-clinical evaluation of candidate microbicide ARVs is prudent, lest a formulation proves inimitably toxic or useless during human trials. Of course, pre-clinical drug assessments have limitations; what we learn from in vitro tissue culture experiments does not necessarily translate seamlessly to in vivo efficacy. Pre-clinical assessment may, nevertheless, aid in advancing the best possible candidate ARVs, permitting each candidate microbicide ARV to be ranked in the context of better toxicity, efficacy, and drug resistance development profiles. The following thesis describes the pre-clinical assessment of the lead candidate microbicide ARVs, tenofovir (TFV) (a nucleotide reverse transcriptase inhibitor (NtRTI)), dapivirine (DAP) (a nonnucleoside reverse transcriptase inhibitor(NNRTI)), and BMS- 599793, an HIV-1 entry inhibitor. How these drugs perform as HIV-1 infection preventatives in the context of wild type (WT) and drug resistant (DR)HIV-1 transmission in vitro is focused upon.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».