Potential of nintedanib in treatment of progressive fibrosing interstitial lung diseases
Notice bibliographique
Résumé
A proportion of patients with fibrosing interstitial lung diseases (ILDs) develop a progressive phenotype characterised by decline in lung function, worsening quality of life and early mortality. Other than idiopathic pulmonary fibrosis (IPF), there are no approved drugs for fibrosing ILDs and a poor evidence base to support current treatments. Fibrosing ILDs with a progressive phenotype show commonalities in clinical behaviour and in the pathogenic mechanisms that drive disease worsening. Nintedanib is an intracellular inhibitor of tyrosine kinases that has been approved for treatment of IPF and has recently been shown to reduce the rate of lung function decline in patients with ILD associated with systemic sclerosis (SSc-ILD). In vitro data demonstrate that nintedanib inhibits several steps in the initiation and progression of lung fibrosis, including the release of pro-inflammatory and pro-fibrotic mediators, migration and differentiation of fibrocytes and fibroblasts, and deposition of extracellular matrix. Nintedanib also inhibits the proliferation of vascular cells. Studies in animal models with features of fibrosing ILDs such as IPF, SSc-ILD, rheumatoid arthritis-ILD, hypersensitivity pneumonitis and silicosis demonstrate that nintedanib has anti-fibrotic activity irrespective of the trigger for the lung pathology. This suggests that nintedanib inhibits fundamental processes in the pathogenesis of fibrosis. A trial of nintedanib in patients with progressive fibrosing ILDs other than IPF (INBUILD) will report results in 2019.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».