Évaluation de thérapies combinées contre les virus de l'influenza A
Bibliographic record
Abstract
Les virus de l'influenza infectent de 5 à 10 % des adultes et 20 à 30 % des enfants chaque année, causant des centaines de milliers de décès. Le traitement antiviral basé sur les inhibiteurs de la neuraminidase ou de la polymérase virale joue un rôle important dans la prise en charge des infections grippales sévères. Cependant, l'émergence de la résistance à ces médicaments et le développement d'une réponse inflammatoire incontrôlée constituent présentement des limites majeures dans le traitement et le contrôle de la grippe grave. Les solutions proposées à ce problème consistent à utiliser : un antiviral pour lequel un virus spécifique est sensible, des combinaisons d'antiviraux possédant différents mécanismes d'actions et des combinaisons entre un antiviral et un médicament anti-inflammatoire. Puisque l'utilisation des traitements actuels ne semble pas être généralement optimale pour soigner les patients atteints d'une infection grippale sévère, d'autres voies doivent être explorées. Les immunomodulateurs sont de plus en plus envisagés pour ce genre de situation parce qu'ils modifient la réponse immunitaire de l'organisme sans majorer le risque infectieux. Les protectines PD1 et PDX, qui font partie d'une famille de médiateurs lipidiques pro-résolvants, ont déjà démontré une activité antivirale ainsi que des propriétés anti-inflammatoires dans divers contextes cliniques. Ici, une série d'analogues de PDX ont été synthétisé dans le but d'isoler un isomère ayant les activités recherchées et compatibles avec les antiviraux utilisés. Dans ce mémoire, nous caractérisons l'effet d'un analogue de PDX (AN-137B) qui s'est démarqué par son activité antivirale contre le virus de l'influenza A. Ce stéréoisomère a démontré de la synergie lorsque combiné avec l'oseltamivir et un effet additif en combinaison avec le baloxavir en plus d'une activité anti-inflammatoire intéressante.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".