Notice bibliographique
Résumé
Liver fibrosis occurs in most types of chronic liver diseases and is characterized by excessive accumulation of extracellular matrix proteins, leading to disruption of tissue function and eventually organ failure. Transforming growth factor (TGF)-β represents an important pro-fibrogenic factor and aberrant TGF-β action has been implicated in many disease processes of the liver. Endoglin is a TGF-β co-receptor expressed mainly in endothelial cells that has been shown to differentially regulates TGF-β signal transduction by inhibiting ALK5-Smad2/3 signalling and augmenting ALK1-Smad1/5 signalling. Recent reports demonstrating upregulation of endoglin expression in pro-fibrogenic cell types such as scleroderma fibroblasts and hepatic stellate cells have led to studies exploring the potential involvement of this TGF-β co-receptor in organ fibrosis. A recent article by Meurer and colleagues now shows that endoglin expression is increased in transdifferentiating hepatic stellate cells in vitro and in two different models (carbon tetrachloride intoxication and bile duct ligation) of liver fibrosis in vivo. Moreover, they show that endoglin overexpression in hepatic stellate cells is associated with enhanced TGF-β-driven Smad1/5 phosphorylation and α-smooth muscle actin production without altering Smad2/3 signaling. These findings suggest that endoglin may play an important role in hepatic fibrosis by altering the balance of TGF-β signaling via the ALK1-Smad1/5 and ALK-Smad2/3 pathways and raise the possibility that targeting endoglin expression in transdifferentiating hepatic stellate cells may represent a novel therapeutic strategy for the treatment of liver fibrosis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».