Emerging oligonucleotide therapies for asthma and chronic obstructive pulmonary disease
Notice bibliographique
Résumé
Chronic respiratory diseases such as asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) are disorders of the airways largely related to the presence of persistent inflammation. The approval of inhaled corticosteroids in the early 1970s pioneered a new age of therapy in treating chronic inflammatory airway diseases. This was the first time that an anti-inflammatory product was available to reduce the characteristic lung inflammation in airways and the associated obstruction, inflammation and hyper-responsiveness. Fast forward 40 years: corticosteroids are still an important therapeutic intervention; however, they exhibit limited use in moderate to severe asthma and COPD. Oligonucleotide therapies are an emerging class which include the antisense, the RNAi (siRNA and miRNA), the immunomodulatory, the aptamer and the decoy approaches. As these approaches are rather recent in the respiratory field, most are still early in development. Nevertheless, with limitations of current small molecule therapies and the hurdles faced with biologics, the use of oligonucleotides is relevant and the door is open to the development of this category of therapeutics. This review focuses on the major classes of oligonucleotides that are currently in late stage preclinical or clinical development for the treatment of asthma and COPD, and discusses the implications for their use as therapies for respiratory diseases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».