Smad3 Signaling Involved in Pulmonary Fibrosis and Emphysema
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of finding evidence of both emphysema and pulmonary fibrosis in the same patient has received increased attention. Several investigators have found on biopsy the presence of emphysema of the upper zones and diffuse parenchymal disease with fibrosis of the lower zones of the lung, especially associated with current or previous heavy smokers. Believed previously to be two different disease mechanisms, there are now data to implicate some common pathways of cell and molecular activation leading to the different morphologic and physiologic outcomes. According to a current view, emphysema may originate from a protease/antiprotease imbalance, whereas a role for antiproteases has been proposed in the modulation of fibrosis. Overexpression of transforming growth factor beta (TGF-beta) in experimental rodent models leads to progressive pulmonary fibrosis, accompanied with marked up-regulation of protease inhibitors, such as tissue inhibitor of metalloproteinases (TIMP) and plasminogen activator inhibitor-1 (PAI-1) genes, along with excessive matrix accumulation. It may be that a "matrix degrading" pulmonary microenvironment, one in which metalloproteinase activities prevail, favors the development of emphysema, whereas a "matrix nondegrading" microenvironment, with enhanced presence of TIMPs, would lead to matrix accumulation and fibrosis. Surprisingly, although Smad3 null mice, deficient in TGF-beta signal transmission, are resistant to bleomycin- and TGF-beta-mediated fibrosis, they develop spontaneous age-related airspace enlargement, consistent with emphysema, with a lack of ability to repair tissue damage appropriately. A common element is tissue damage and repair, with TGF-beta and the Smad signaling pathway playing prominent molecular roles. Both changes can be followed in experimental models with noninvasive imaging and physiologic measurements.
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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 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».