Efficacy and Pharmacodynamic Characterization of an Allosteric Antagonist of the Interleukin-1 Receptor, Rytvela, in Preventing Preterm Birth and Improving Neonatal Outcome
Bibliographic record
Abstract
La naissance prématurée (NPM) est la cause primaire de morbidité et de mortalité néonatales. Les études ont révélé que l’interleukine-1 (IL-1) possède un rôle primordial dans la pathophysiologie de la NPM, puisqu’elle induit la production de médiateurs pro-inflammatoires et des protéines activatrices de l’utérus menant au travail pré-terme. L’inflammation utéroplacentaire, néfaste pour le fœtus en voie de développement, entraine des séquelles à vie chez ces nouveau-nés. Présentement, le traitement de l’accouchement prématuré repose principalement sur l’administration d’agents tocolytiques, dont la nifédipine, qui ne permettent de prolonger la gestation que de quelques heures. De plus, les études cliniques ont démontré à maintes reprises que les agents tocolytiques ne préviennent pas la NPM, ni les morbidités néonatales. Notre groupe a développé un peptide allostérique (rytvela) qui antagonise le récepteur d'IL-1. Rytvela s'est révélé efficace à prévenir la NPM en inhibant l’inflammation via l’inhibition des voies signalétiques activant le facteur de transcription AP-1 tout en préservant l’activation de la voie NF-B, qui est impliquée dans l’immunovigilence innée et la cytoprotection. Des études antérieures ont démontré l’efficacité de rytvela en mode prophylactique à inhiber la réponse pro-inflammatoire ainsi que l’activation utérine tout en préservant le développement fœtal. Cette étude a pour but de faire progresser le développement pré-clinique de rytvela et de caractériser ses propriétés pharmacodynamiques. Nous avons évalué la dose maximale efficace et la durée de traitement minimale de rytvela pouvant inhiber l’inflammation ainsi que prévenir la NPM et les lésions tissulaires néonatales lorsqu’administré comme agent prophylactique. Nous avons ensuite déterminé le délai maximal d’administration de rytvela à la suite de l’induction du travail pré-terme. Les efficacités de rytvela et de la nifédipine permettant de prévenir les issues gestationnelles et néonatales indésirables ont été comparées. Nous démontrons que lorsqu’administré en mode prophylactique, rytvela présente une efficacité maximale à une dose de 2 mg/kg/jour à une durée minimale de traitement de 36 heures dans des modèles murins de travail pré-terme induit par une infection systémique (LPS) ou de l’inflammation stérile utéroplacentaire (IL-1). Dans le but de représenter une intervention clinique pertinente, nous avons déterminé que rytvela démontrait une efficacité maximale lorsqu’administré jusqu’à 2 heures après l’induction du travail pré-terme. De plus, rytvela possède une efficacité supérieure à celle de l’agent tocolytique, la nifédipine, puisque ce peptide a prévenu les issues gestationnelles et néonatales indésirables associées à la NPM. En somme, à ses propriétés anti-inflammatoires de rytvela, rytvela diminue l’activation utérine afin de prolonger efficacement la gestation ainsi que de prévenir la NPM et les atteintes tissulaires néonatales. Cette étude représente un développement pré-clinique majeur permettant de prévenir les complications causées par la NPM et de s’attaquer à ce besoin non-comblé, puisque les agents tocolytiques demeurent inefficaces. En conclusion, rytvela présente des propriétés désirables pour prévenir et traiter le travail pré-terme afin de promouvoir le développement néonatal.
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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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".