Endothelin: 20 years from discovery to therapyThis article is one of a selection of papers published in the special issue (part 2 of 2) on Forefronts in Endothelin.
Notice bibliographique
Résumé
Since its identification as an endothelial cell-derived vasoconstrictor peptide in 1988, endothelin-1, the predominant member of the endothelin peptide family, has received considerable interest in basic medical science and in clinical medicine, which is reflected by more than 20 000 scientific publications on endothelin research in the past 20 years. The story of endothelin is unique as the gene sequences of endothelin receptors and the first receptor antagonists became available within only 4 years of the identification of the peptide sequence. The first clinical study in patients with congestive heart failure was published only 3 years thereafter. Yet, despite convincing experimental evidence of a pathogenetic role for endothelin in development, cell function, and disease, many initial clinical studies on endothelin antagonism were negative. In many of these studies, study designs or patient selection were inadequate. Today, for diseases such as pulmonary hypertension, endothelin antagonist treatment has become reality in clinical medicine, and ongoing clinical studies are evaluating additional indications, such as renal disease and cancer. Twenty years after the discovery of endothelin, its inhibitors have finally arrived in the clinical arena and are now providing us with new options to treat disease and prolong the lives of patients. Possible future indications include resistant arterial hypertension, proteinuric renal disease, cancer, and connective tissue diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».