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Enregistrement W2078995879 · doi:10.1165/rcmb.2013-0342oc

Targeting Interleukin-13 with Tralokinumab Attenuates Lung Fibrosis and Epithelial Damage in a Humanized SCID Idiopathic Pulmonary Fibrosis Model

2014· article· en· W2078995879 sur OpenAlexaff
Lynne A. Murray, Huilan Zhang, Sameer R. Oak, Ana Lúcia Coelho, Athula Herath, Kevin R. Flaherty, Joyce Lee, Matt Bell, Darryl A. Knight, Fernando J. Martínez, Matthew A. Sleeman, Erica L. Herzog, Cory M. Hogaboam

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory Cell and Molecular Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteUniversity of California, San Francisco
Mots-clésIdiopathic pulmonary fibrosisMedicineLungPulmonary fibrosisFibrosisHumanized mousePirfenidoneInterstitial lung diseaseCancer researchImmunologyInflammationPathologyImmune systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aberrant fibrotic and repair responses in the lung are major hallmarks of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF). Numerous antifibrotic strategies have been used in the clinic with limited success, raising the possibility that an effective therapeutic strategy in this disease must inhibit fibrosis and promote appropriate lung repair mechanisms. IL-13 represents an attractive target in IPF, but its disease association and mechanism of action remains unknown. In the present study, an overexpression of IL-13 and IL-13 pathway markers was associated with IPF, particularly a rapidly progressive form of this disease. Targeting IL-13 in a humanized experimental model of pulmonary fibrosis using tralokinumab (CAT354) was found to therapeutically block aberrant lung remodeling in this model. However, targeting IL-13 was also found to promote lung repair and to restore epithelial integrity. Thus, targeting IL-13 inhibits fibrotic processes and enhances repair processes in the lung.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations116
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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