Heat shock protein: a hot topic in idiopathic pulmonary fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a progressive disease of the lung parenchyma, causing significant morbidity and mortality [1, 2]. The therapeutic options in IPF are limited to only two recently approved drugs, pirfenidone and nintedanib, which have been shown to slow progression but are not able to stop or reverse the disease [3, 4]. Better pathophysiological knowledge is needed to develop new therapeutic strategies in IPF. The current understanding of the disease is that fibroblastic foci, characterised by accumulation of myofibroblasts and overlying “activated” epithelium, represent “hot zones” of the disease and drivers of abnormal extracellular matrix (ECM) accumulation [5]. Transforming growth factor (TGF)-β1 is a key cytokine involved in the process of fibrogenesis. TGF-β1 causes myofibroblast proliferation and differentiation and increases the synthesis of collagen, fibronectin and many other ECM components [5]. The TGF-β1 signalling pathways are complex and occur essentially through serine/threonine kinase receptors, TGF-β receptors type I and II (TGF-βRI and TGF-βRII). TGF-βRII is constitutively active and activates TGF-βRI via phosphorylation upon ligand binding [6]. The cytoplasmic proteins Smad2 and Smad3 predominantly mediate signals from activated TGF-β1 receptors. Activation of Smad2 and Smad3 via phosphorylation makes them bind to Smad4, promoting translocation to the nucleus where numerous TGF-β1-responsive genes are activated. TGF-β1 pathways are undoubtedly very promising but also challenging targets to treat fibrosis and in particular IPF. HSP90 inhibition could be an exciting new treatment strategy for IPF
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».