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Enregistrement W2050189717 · doi:10.1097/mcp.0b013e328363f4de

Extracellular matrix microenvironment contributes actively to pulmonary fibrosis

2013· review· en· W2050189717 sur OpenAlexafffund
Chiko Shimbori, Jack Gauldie, Martin Kolb

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pulmonary Medicine · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésExtracellular matrixFibrosisMyofibroblastPulmonary fibrosisMedicineIdiopathic pulmonary fibrosisCancer researchPathologyIn vivoMesenchymal stem cellCell biologyLungBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The purpose of this review is to describe the contribution of an altered, profibrotic extracellular matrix (ECM) microenvironment to pulmonary fibrosis and how it changes cell behaviour and actively drives disease progression. RECENT FINDINGS: Idiopathic pulmonary fibrosis is a chronic and fatal disease of unknown cause. It is characterized by proliferation and accumulation of fibroblasts and myofibroblasts in clusters, termed fibroblastic foci, and extensive ECM deposition. Recent evidence from in-vivo and ex-vivo experimental studies has highlighted that the abnormal ECM in fibrotic lungs alters the behaviour of epithelial and mesenchymal cells. This profibrotic ECM microenvironment is characterized by altered biochemical and biomechanical properties and stores abundant amount of growth factors. By this, the 'fibrotic ECM' can drive progressive fibrogenesis in the lungs without any further initiating trigger. These concepts indicate a more complicated dynamic and active role of the fibrotic ECM than previously thought and offer many novel therapeutic targets. SUMMARY: The fibrotic ECM microenvironment is an active contributor to the development and progression of pulmonary fibrosis and a promising therapeutic target.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,312 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations53
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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