Distinct Metalloproteinase Expression and Functions in Systemic Sclerosis and Fibrosis: What We Know and the Potential for Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Systemic sclerosis (SSc) is a chronic debilitating idiopathic disorder, characterized by deposition of excessive extracellular matrix (ECM) proteins such as collagen which leads to fibrosis of the skin and other internal organs. During normal tissue repair and remodeling, the accumulation and turnover of ECM proteins are tightly regulated by the interaction of matrix metalloproteinases (MMPs) and endogenous tissue inhibitors of metalloproteinases (TIMPs). SSc is associated with dysregulation of the activity of these proteolytic and inhibitory proteins within the tissue microenvironment, tipping the balance toward fibrosis. The resultant ECM accumulation further perpetuates tissue stiffness and decreased function, contributing to poor clinical outcomes. Understanding the expression and function of these endogenous enzymes and inhibitors within specific tissues is therefore critical to the development of therapies for SSc. This brief review describes recent advances in our understanding of the functions and mechanisms of ECM remodeling by metalloproteinases and their inhibitors in the skin and lungs affected in SSc. It highlights recent progress on potential candidates for intervention and therapeutic approaches for treating SSc fibrosis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».