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Enregistrement W2523576980 · doi:10.1111/bph.13628

Understanding how long‐acting β<sub>2</sub>‐adrenoceptor agonists enhance the clinical efficacy of inhaled corticosteroids in asthma – an update

2016· review· en· W2523576980 sur OpenAlexaff
Robert Newton, Mark A. Giembycz

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Pharmacology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlucocorticoid receptorGlucocorticoidPharmacologyGene expressionAgonistAsthmaReceptorGeneMedicineBiologyCell biologyChemistryImmunologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In moderate‐to‐severe asthma, adding an inhaled long‐acting β2‐adenoceptor agonist (LABA) to an inhaled corticosteroid (ICS) provides better disease control than simply increasing the dose of ICS. Acting on the glucocorticoid receptor (GR, gene NR3C1), ICSs promote anti‐inflammatory/anti‐asthma gene expression.In vitro, LABAs synergistically enhance the maximal expression of many glucocorticoid‐induced genes. Other genes, including dual‐specificity phosphatase 1(DUSP1) in human airways smooth muscle (ASM) and epithelial cells, are up‐regulated additively by both drug classes. Synergy may also occur for LABA‐induced genes, as illustrated by the bronchoprotective gene, regulator of G‐protein signalling 2 (RGS2) in ASM. Such effects cannot be produced by either drug alone and may explain the therapeutic efficacy of ICS/LABA combination therapies. While the molecular basis of synergy remains unclear, mechanistic interpretations must accommodate gene‐specific regulation. We explore the concept that each glucocorticoid‐induced gene is an independent signal transducer optimally activated by a specific, ligand‐directed, GR conformation. In addition to explaining partial agonism, this realization provides opportunities to identify novel GR ligands that exhibit gene expression bias. Translating this into improved therapeutic ratios requires consideration of GR density in target tissues and further understanding of gene function. Similarly, the ability of a LABA to interact with a glucocorticoid may be suboptimal due to low β2‐adrenoceptor density or biased β2‐adrenoceptor signalling. Strategies to overcome these limitations include adding‐on a phosphodiesterase inhibitor and using agonists of other Gs‐coupled receptors. In all cases, the rational design of ICS/LABA, and derivative, combination therapies requires functional knowledge of induced (and repressed) genes for therapeutic benefit to be maximized.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations60
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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