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Enregistrement W3146113670 · doi:10.3390/ijms22083840

Prevention of Bone Destruction by Mechanical Loading Is Not Enhanced by the Bruton’s Tyrosine Kinase Inhibitor CC-292 in Myeloma Bone Disease

2021· article· en· W3146113670 sur OpenAlexaff
Fani Ziouti, Maximilian Rummler, Beatrice Steyn, Tobias Thiele, Anne Seliger, Georg N. Duda, Bjarne Bogen, Bettina M. Willie, Franziska Jundt

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityShriners Hospitals for Children - Canada
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftCelgene
Mots-clésBone resorptionOsteoclastAnabolismBone diseaseMultiple myelomaMedicineCancer researchBone remodelingChemistryInternal medicineOsteoporosisReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limiting bone resorption and regenerating bone tissue are treatment goals in myeloma bone disease (MMBD). Physical stimuli such as mechanical loading prevent bone destruction and enhance bone mass in the MOPC315.BM.Luc model of MMBD. It is unknown whether treatment with the Bruton's tyrosine kinase inhibitor CC-292 (spebrutinib), which regulates osteoclast differentiation and function, augments the anabolic effect of mechanical loading. CC-292 was administered alone and in combination with axial compressive tibial loading in the MOPC315.BM.Luc model for three weeks. However, neither CC-292 alone nor its use in combination with mechanical loading was more effective in reducing osteolytic bone disease or rescuing bone mass than mechanical stimuli alone, as evidenced by microcomputed tomography (microCT) and histomorphometric analysis. Further studies are needed to investigate novel anti-myeloma and anti-resorptive strategies in combination with physical stimuli to improve treatment of MMBD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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