Understanding risk in asymptomatic carotid stenosis
Notice bibliographique
Résumé
Drug delivery by inhalation is used to maximize the therapeutic effect in the lung while minimizing systemic exposure. However, to achieve the best possible treatment we need to understand where a targets is expressed in the lung and assure retention of drugs at the relevant location. Currently, our models regard the lung as a uniform unit and do not distinguish between different tissue structures and hence we need to increase our understanding of what structures are targeted by inhalation and if all benefit from inhaled delivery equally. In the present study, we used RNAscope in-situ hybridization to systemically examine how the administration route influences which part of the lung respond to fluticasone propionate (FP). Together with an automated image analysis, developed specifically to adress the different sub-compartments of the lung, we were able to measure mRNA expression of Zbtb16 in epithelium, sub-epithelium, alveolar bed and blood vessels. Spleenic Zbtb16 expression, measured by qPCR, was used to assess systemic responses. The results show that inhaled and i.v. administration give different distinct spatial responses. Inhalation of FP provides superior targeting of the airway epithelium and sub-epithelium regions but not alveolar space or vasculature compared to systemic administration. Finally, the analysis shows that exclusive targeting of lung epithelium by inhalation can be achieved with very low doses of FP.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».