Anti-inflammatory and anti-fibrotic effects of sirolimus on bleomycin-induced pulmonary fibrosis in rats
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Pulmonary fibrosis is a devastating disease with a poor prognosis. Although the diagnosis and pathophysiology of this disease have been better characterized over the past few years, there is no effective therapy for the disease. The aim of this study was to evaluate the anti-inflammatory and anti-fibrotic effects of sirolimus (SRL), which is a potential anti-fibrotic agent, by using bleomycin (BLM)-induced pulmonary fibrosis model in rats. METHODS: A single intra-tracheal injection of BLM (2.5 U/kg) was administered and sirolimus (2.5 mg/kg/day) was given orally, beginning either one day before (early SRL) or nine days after (late SRL) the BLM administration. The effect of SRL on fibrosis was studied by analysis of cytokine levels in BAL fluid, measurement of lung tissue hydroxyproline (HPL) content and histopathological examination. RESULTS: Both early and late SRL administrations caused a decrease in the levels of IL-13, PDGF-A and TGF-β1 (p=0.001) and an increase in IFN-γ levels (p=0.001) in BAL fluid. Early and late SRL also caused a decrease in HPL content (p=0.001). Early sirolimus caused a significant decrease in fibrosis score (p=0.001), while late SRL did not. CONCLUSION: Sirolimus was effective in BLM-induced pulmonary fibrosis model, especially in the early phases of the disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».