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Enregistrement W3022078420 · doi:10.2340/00015555-3505

Oncostatin M Induction of Monocyte Chemoattractant Protein 1 is Inhibited by Anti-oncostatin M Receptor Beta Monoclonal Antibody KPL-716

2020· article· en· W3022078420 sur OpenAlexafffund
Carl D. Richards, Roopali Gandhi, Fernando Botelho, Louisa Ho, John F. Paolini

Notice bibliographique

RevueActa Dermato Venereologica · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesKiniksa PharmaceuticalsMcMaster University
Mots-clésOncostatin MLeukemia inhibitory factorLeukemia inhibitory factor receptorHuman skinMonoclonal antibodyMedicineCancer researchMolecular biologyInterleukin 6ImmunologyCytokineBiologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To evaluate cellular response to oncostatin M (OSM) in comparison to interleukin (IL)-31, we analyzed monocyte chemoattractant protein 1 (MCP-1) as a readout for OSM responses with and without IL-4, IL-13, anti-OSM receptor β monoclonal antibody KPL-716, and anti-IL-31 receptor α antibody in human epidermal keratinocytes and human dermal fibroblasts in vitro. In human epidermal keratinocytes, OSM significantly induced STAT3 or STAT1 phosphorylation and synergized with IL-13 or IL-4 in elevating MCP-1. In human dermal fibroblasts, OSM results were similar, and leukemia inhibitory factor or IL-31 minimally activated STAT3 but not MCP-1. OSM significantly stimulated mRNA for type II IL-4 receptor and type II OSM receptor. KPL-716, not anti-IL-31Rα, significantly attenuated MCP-1 response to OSM and OSM + IL-4 in human epidermal keratinocytes and human dermal fibroblasts. OSM, not leukemia inhibitory factor or IL-31, synergized with IL-4 and IL-13 in human epidermal keratinocytes and human dermal fibroblasts, suggesting therapeutic potential of KPL-716 in inflammatory dermatologic diseases distinct from IL-31 inhibition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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