MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2007502914 · doi:10.1097/00003246-200205001-00018

Neutrophil elastase and acute lung injury: Prospects for sivelestat and other neutrophil elastase inhibitors as therapeutics

2002· article· en· W2007502914 sur OpenAlexaff
Bernhardt Zeiher, Shozo Matsuoka, Kazuhito Kawabata, John E. Repine

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative Mechanisms
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)Institute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeutrophil elastaseXanthine oxidasePharmacologyElastaseOxidative stressInflammationNeutrophil extracellular trapsIn vivoImmunologyEndothelial dysfunctionInternal medicineEnzymeBiochemistryChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To review the evidence and rationale that suggest that neutrophil elastase (NE) may contribute to the development of acute lung injury (ALI) and the acute respiratory distress syndrome. To review selected preliminary data regarding the effectiveness of NE inhibition in animals, in in vitro models, and in patients with ALI. DATA SOURCES: The published literature and observations provided by Ono Pharmaceutical and Eli Lilly investigators and their colleagues. DATA SUMMARY: Taken en toto, the data suggest that NE could contribute to ALI and endothelial cell injury that is relevant to ALI. Moreover, the toxic effects of NE are greatly enhanced by increased oxidative stress, which commonly occurs in patients with ALI. In addition to neutrophils, xanthine oxidase, a constituent of endothelial cells, is a potential source of oxidative stress in ALI; xanthine oxidase-derived oxidants enhance NE toxicity in in vivo, isolated lung, and in vitro endothelial cell test systems. Not surprisingly, endogenous nonoxidatively sensitive NE inhibitors (e.g., eglin C) are more effective in combating the detrimental effects of NE than oxidatively sensitive NE inhibitors (e.g., alpha-1-proteinase inhibitor). In addition, a synthetic NE inhibitor, sivelestat (ONO-5046 and LY544349), is effective in reducing measures of inflammation and injury in multiple animal models of ALI. In a trial of ALI patients with systemic inflammatory response syndrome, conducted in Japan by Ono Pharmaceutical scientists, sivelestat treatment improved the investigator assessment of global improvement and the percentages of patients who were removed from ventilators and transferred out of the intensive care unit. CONCLUSIONS: Further study of the role of NE inhibition as a treatment for ALI is warranted. Additional clinical and preclinical studies with sivelestat and various other NE inhibitors should not only clarify the clinical potential of this intervention strategy, but also better define the activities of NE in inflammatory disorders such as ALI and multiple organ failure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations130
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCritical Care MedicineMême sujetNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative MechanismsTravaux en français237 207