T-cell costimulation blockade is effective in experimental digestive and lung tissue fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to investigate the efficacy of abatacept in preclinical mouse models of digestive involvement, pulmonary fibrosis, and related pulmonary hypertension (PH), mimicking internal organ involvement in systemic sclerosis (SSc). METHODS: Abatacept has been evaluated in the chronic graft-versus-host disease (cGvHD) mouse model (abatacept 1 mg/mL for 6 weeks), characterized by liver and intestinal fibrosis and in the Fra-2 mouse model (1 mg/mL or 10 mg/mL for 4 weeks), characterized by interstitial lung disease (ILD) and pulmonary vascular remodeling leading to PH. RESULTS: In the cGvHD model, abatacept significantly decreased liver transaminase levels and markedly improved colon inflammation. In the Fra-2 model, abatacept alleviated ILD, with a significant reduction in lung density on chest microcomputed tomography (CT), fibrosis histological score, and lung biochemical markers. Moreover, abatacept reversed PH in Fra-2 mice by improving vessel remodeling and related cardiac hemodynamic impairment. Abatacept significantly reduced fibrogenic marker levels, T-cell proliferation, and M1/M2 macrophage infiltration in lesional lungs of Fra-2 mice. CONCLUSION: Abatacept improves digestive involvement, prevents lung fibrosis, and attenuates PH. These findings suggest that abatacept might be an appealing therapeutic approach beyond skin fibrosis for organ involvement in SSc.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».