Precision medicine applications for severe asthma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Asthma is a heterogeneous condition in which multiple pathological pathways manifest with similar symptoms. Severe asthma (SA) is challenging to manage and comprises a significant health and economic burden. Many studies have been conducted in an attempt to define different clinical phenotypes that translate into biological endotypes, with the goal of tailoring treatment based on precision medicine. This review summarizes the current evidence for the treatments of SA, and in particular, the biologic treatments that are currently available: omalizumab, mepolizumab, reslizumab, benralizumab and dupilumab. We found only limited high-quality direct evidence regarding treatment with anti-IgE (omalizumab) in SA patients. Data regarding anti-interleukin (IL)-5 (mepolizumab, reslizumab and benralizumab) showed beneficial effects in severe eosinophilic asthma (SEA) with different levels of blood eosinophils used in clinical trials. Dupilumab, anti-IL-4/IL-13, was shown to be effective in SEA and is the only agent currently FDA-approved for the indication of oral corticosteroid dependent asthma, regardless of the blood eosinophil level. This review also summarizes the existing knowledge regarding the characteristics of the patient who may respond to the different therapies. As of today, more studies are needed to better understand the diverse mechanisms that underlie SA phenotypes. We have not yet adequately reached the goal of precision medicine. Additional studies are necessary in order to find novel surrogate markers that can predict the response to a specific biologic therapy, especially in patients who are oral corticosteroid dependent. In addition, efforts must be invested into research looking for new treatment options for patients with non-type-2 inflammation SA. Statement of novelty: we review the current evidence regarding tailored treatment therapies in SA, with a particular focus on the knowledge regarding patient selection for specific biologic treatments.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle