Neue Modalitäten für schwierige Zielstrukturen in der Wirkstoffentwicklung
Bibliographic record
Abstract
Abstract Unsere sich stetig erweiternden Kenntnisse über biologische Systeme haben eine Vielzahl an hoch interessanten neuen biologischen Zielstrukturen aufgedeckt, deren Modulation möglicherweise neuartige Therapiemöglichkeiten für viele Krankheiten erschließt. Diese Angriffspunkte umfassen insbesondere Protein‐Protein‐ und Protein‐Nukleinsäure‐Wechselwirkungen, die jedoch durch klassische niedermolekulare Substanzen oftmals nicht adressierbar sind. Andere Substanzklassen oder Modalitäten werden daher benötigt, um diese Ziele anzuvisieren. Einige akademische Forschungsgruppen und pharmazeutische Unternehmen greifen daher zunehmend das Konzept der so genannten “neuen Modalitäten” auf. Dieser Aufsatz definiert erstmals diesen Begriff, der neuartige Peptidgerüststrukturen, Oligonukleotide, Hybride, molekulare Konjugate sowie auf neuartige Weise eingesetzte, klassische niedermolekulare Verbindungen berücksichtigt. Wir stellen die repräsentativsten Beispiele dieser Modalitäten vor, die auf große Bindungsoberflächen, wie sie in Protein‐Protein‐Wechselwirkungen vorkommen, sowie auf zentrale biologische Zellregulationsvorgänge abzielen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".