Characterizing and treating pulmonary pathology in Marfan syndrome (847.2)
Notice bibliographique
Résumé
Marfan syndrome (MFS) is a connective tissue disorder that leads to life‐threatening complications. While current research focuses on the cardiovascular pathogenesis of MFS, MFS also gives rise to serious pulmonary disease, the study of which is severely lacking. Therefore, we aimed to characterize lung function in a murine model of MFS and investigate the pharmacological effectiveness of Losartan, an angiotensin II receptor type I blocker, and Sildenafil (Viagra), a phosphodiesterase type 5 inhibitor. Our studies demonstrate that MFS mice have significant dilation of the pulmonary artery with highly significant changes lung function measurements as well as significant airspace widening and lung destruction. Notably, Losartan was able to prevent airspace widening and Sildenafil was effective at preventing pulmonary artery dilation but did not improve lung function. This study is the first to report changes in the pulmonary artery and in vivo lung function measures in MFS and investigate the use of Losartan and Sildenafil. As such, it elucidates key aspects of MFS pathogenesis and pharmacological treatment and guides future investigations of pharmacological interventions for MFS pulmonary dysfunction. Grant Funding Source : Supported by The Canadian Institutes of Health Research
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».