Targeting Genes for Treatment in Idiopathic Pulmonary Fibrosis: Challenges and Opportunities, Promises and Pitfalls
Notice bibliographique
Résumé
The currently accepted approach to treatment of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is based on the assumption that it is a chronic inflammatory disease, and most available antiinflammatory drugs target numerous biological processes involving multiple genes, but are not often beneficial. More novel therapeutic strategies take recent findings about the underlying molecular mechanisms of fibrogenesis into account, and ongoing and as yet unpublished clinical trials in IPF aim to block single gene targets believed to play major roles in disease progression. Characterization of the mechanisms involved in the pathogenesis of IPF has largely come from the use of animal disease models in rodents. Most data suggest, from among the different factors, a prominent role for the transforming growth factor (TGF)-beta1 and platelet-derived growth factor pathways. Inflammation is a critical element of the initiation of fibrosis and data indicate that the Smad pathway is a necessary link to fibrosis through TGF-beta and Smad3 signaling, which introduces matrix regulation as a new target for therapeutic intervention. Regardless, gene targeted therapy has numerous pitfalls that have to be addressed before we see a real therapeutic advance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».