The importance of interventional timing in the bleomycin model of pulmonary fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a complex disease of unknown aetiology, which makes drug development challenging. Single administration of bleomycin directly to the lungs of mice is a widely used experimental model for studying pulmonary fibrogenesis and evaluating the effect of therapeutic antifibrotic strategies. The model works by inducing an early inflammatory phase, which transitions into fibrosis after 5-7 days. This initial inflammation makes therapeutic timing crucial. To accurately assess antifibrotic efficacy, the intervention should inhibit fibrosis without impacting early inflammation.Studies published between 2008 and 2019 using the bleomycin model to investigate pulmonary fibrosis were retrieved from PubMed, and study characteristics were analysed. Intervention-based studies were classified as either preventative (starting <7 days after bleomycin installation) or therapeutic (>7 days). In addition, studies were cross-referenced with current major clinical trials to assess the availability of preclinical rationale.A total of 976 publications were evaluated. 726 investigated potential therapies, of which 443 (61.0%) were solely preventative, 166 (22.9%) were solely therapeutic and 105 (14.5%) were both. Of the 443 preventative studies, only 70 (15.8%) characterised inflammation during the model's early inflammatory phase. In the reported 145 IPF clinical trials investigating 93 compounds/combinations, only 25 (26.9%) interventions had any preclinical data on bleomycin available on PubMed.Since 2008, we observed a shift (from <5% to 37.4%) in the number of studies evaluating drugs in the therapeutic setting in the bleomycin model. While this shift is encouraging, further characterisation of early inflammation and appropriate preclinical therapeutic testing are still needed. This will facilitate fruitful drug development in IPF, and more therapeutic strategies for patients with this devastating disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».