Genetics of Allergic Asthma and Current Perspectives on Therapeutic Management
Notice bibliographique
Résumé
Globally, more than 300 million people are asthmatics and this number has been estimated to become 400 million by 2025. Asthma is a chronic inflammatory condition, which, although has no cure, is treatable in most patients. The most common structural alterations in asthmatic airways include thickening of the epithelial and sub epithelial layers, increased airway smooth muscle mass, and angiogenesis. Several genetically controlled factors greatly influence the predisposition and severity of allergic asthma. Twin studies have attributed as much as 75% of asthma susceptibility to heredity. Particularly, genome-wide association studies (GWASs) have discovered several asthma and/or atopy susceptibility genes. Current treatment protocols for managing asthma involve the use of corticosteroids and β-agonists. Over the last 40 years, there has been a marked development-targeted therapy for asthma, such as anti-leukotrienes, anti-immunoglobulin (Ig)E, anti-tumor necrosis factor (TNF)-α, and anti-interleukins (ILs) (Th2 cytokines). To identify novel targets and to develop newer drug generations, better understanding of asthma molecular pathophysiology is required. Furthermore, the pharmacogenetic studies, focusing on better understanding of beneficial or/and adverse effects to anti-asthma drugs, will also facilitate the development of more effective and targeted treatments in specific subpopulations of patients suffering from asthma.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».