Novel Immunotherapies for Autoimmune Hepatitis
Notice bibliographique
Résumé
Autoimmune hepatitis (AIH) is a multifactorial autoimmune disease of unknown pathogenesis, characterized by a loss of immunological tolerance against liver autoantigens resulting in the progressive destruction of the hepatic parenchyma. Current treatments are based on non-specific immunosuppressive drugs. Although tremendous progress has been made using specific biological agents in other inflammatory diseases, progress has been slow to come for autoimmune hepatitis patients. While current treatments are successful in the majority of patients, treatment discontinuation is difficult to achieve and relapses are frequent. Lifelong immunosuppression is not without risks, especially in the pediatric population; 4% of patient with type 1 AIH will eventually develop hepatocellular carcinoma with a 2.9% probability after 10 years of treatment. Therefore, future treatments should aim to restore tolerance to hepatic autoantigens and induce long-term remission. Promising new immunotherapies have been tested in experimental models of autoimmune hepatitis including T and B cell depletion and regulatory CD4+ T cells infusion. Clinical studies on limited numbers of patients have also shown encouraging results using B-cell depleting (Rituximab) and anti-TNF-alpha (Infliximab) antibodies. A better understanding of key molecular targets in AIH combined with effective site-specific immunotherapies could lead to long-term remission without blanket immunosuppression and with minimal deleterious side effects.
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».