Development of Antiviral Drugs for Mosquito-Borne Viral Infections
Notice bibliographique
Résumé
Mosquito-borne viral infections, such as dengue, Zika, and chikungunya, pose significant global public health challenges due to their widespread prevalence and economic burden. While vector control remains a cornerstone of prevention, its limitations, coupled with the lack of vaccines for many mosquito-borne diseases, underscore the urgent need for effective antiviral drugs to mitigate morbidity and mortality. This study examines existing and emerging antiviral strategies, with a focus on the mechanisms of virus entry, replication, and immune evasion, and explores drug development methods targeting these pathways. It evaluates broad-spectrum antiviral drugs, immune enhancers, and drugs with virus specific effects and challenges such as drug resistance, pharmacological limitations, and economic barriers. A case study on the development of dengue antiviral drugs emphasizes real-world applications and cross applicability to other mosquito borne infections. Technological advances, including artificial intelligence, multi omics integration, and structural biology, have the potential to revolutionize drug discovery and provide recommendations for future research. Efforts are ongoing to develop and distribute antiviral drugs to address the evolving threat of mosquito borne virus infections. Global cooperation initiatives and innovative policy frameworks are crucial to ensuring fair access to these advances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».