Recent advances in chronic obstructive pulmonary disease pathogenesis: from disease mechanisms to precision medicine
Notice bibliographique
Résumé
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a devastating lung disease with a high personal and societal burden. Exposure to toxic particles and gases, including cigarette smoke, is the main risk factor for COPD. Together with smoking cessation, current treatment strategies of COPD aim to improve symptoms and prevent exacerbations, but there is no disease-modifying treatment. The biggest drawback of today's COPD treatment regimen is the 'one size fits all' pharmacological intervention, mainly based on disease severity and symptoms and not the individual's disease pathology. To halt the worrying increase in the burden of COPD, disease management needs to be advanced with a focus on personalized treatment. The main pathological feature of COPD includes a chronic and abnormal inflammatory response within the lungs, which results in airway and alveolar changes in the lung as reflected by (small) airways disease and emphysema. Here we discuss recent developments related to the abnormal inflammatory response, ECM and age-related changes, structural changes in the small airways and the role of sex-related differences, which are all relevant to explain the individual differences in the disease pathology of COPD and improve disease endotyping. Furthermore, we will discuss the most recent developments of new treatment strategies using biologicals to target specific pathological features or disease endotypes of COPD. © 2020 The Authors. The Journal of Pathology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Pathological Society of Great Britain and Ireland.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».