Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The protease-antiprotease theory of emphysema is widely accepted, but exactly which cells/proteases play a role continues to be a controversial subject. RECENT FINDINGS: Reports in humans show increased metalloproteinase activity in emphysema, but the exact role of metalloproteinases remains unclear. In laboratory animals, neutrophils turn out to be crucial, and neutrophil influx correlates well with measurements of matrix destruction. Neutrophil influx is linked to metalloproteinase activity, and in mice MMP12-induced release of tumor necrosis factor-alpha drives neutrophil infiltration. Serine elastase inhibitors, knockout of neutrophil elastase, and interference with tumor necrosis factor-alpha signaling all provide significant protection against smoke-induced emphysema, but metalloproteinase inhibitors may yield greater protection. In genetically modified mice, emphysema can be produced by overexpression of mediators such as tumor necrosis factor-alpha, interferon-gamma, or interleukin-13, and these models show evidence of metalloproteinase, cysteine protease, and serine protease attack with complicated relationships among these mediators. Collagen breakdown also appears to be important in the genesis of emphysema. Pro-apoptotic agents produce emphysema as well, possibly via an elastolytic pathway. SUMMARY: The idea that a single protease or a single type of inflammatory cell is responsible for human emphysema is unlikely to be true; rather, there are complex interactions among proteases, and between proteases and other mediators. The problem at this time is attempting to sort out the numerous candidate effector agents and to determine which of the animal models are relevant to human disease, since there may be considerable discrepancies in the types of proteases and their roles between laboratory animals and humans. There is now good evidence from animal models that antiproteolytic therapy can be of benefit in ameliorating cigarette smoke-induced emphysema.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 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 ».