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Enregistrement W3209302925 · doi:10.1164/rccm.202103-0569oc

Lung Microenvironments and Disease Progression in Fibrotic Hypersensitivity Pneumonitis

2021· article· en· W3209302925 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthStichting Tegen KankerFonds Wetenschappelijk OnderzoekFonds De La Recherche Scientifique - FNRSMichael Smith Health Research BCU.S. National Library of MedicineProvidence Health CareAstraZenecaVeracyteKU LeuvenFrancis Family FoundationU.S. Department of Defense
Mots-clésHypersensitivity pneumonitisTranscriptomeIdiopathic pulmonary fibrosisLungExtracellular matrixFibrosisPulmonary fibrosisDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Fibrotic hypersensitivity pneumonitis (fHP) is an interstitial lung disease caused by sensitization to an inhaled allergen. Objectives To identify the molecular determinants associated with progression of fibrosis. Methods Nine fHP explant lungs and six unused donor lungs (as controls) were systematically sampled (4 samples/lung). According to microcomputed tomography measures, fHP cores were clustered into mild, moderate, and severe fibrosis groups. Gene expression profiles were assessed using weighted gene co-expression network analysis, xCell, gene ontology, and structure enrichment analysis. Gene expression of the prevailing molecular traits was also compared with idiopathic pulmonary fibrosis (IPF). The explant lung findings were evaluated in separate clinical fHP cohorts using tissue, BAL samples, and computed tomography scans. Measurements and Main Results We found six molecular traits that associated with differential lung involvement. In fHP, extracellular matrix and antigen presentation/sensitization transcriptomic signatures characterized lung zones with only mild structural and histological changes, whereas signatures involved in honeycombing and B cells dominated the transcriptome in the most severely affected lung zones. With increasing disease severity, endothelial function was progressively lost, and progressive disruption in normal cellular homeostatic processes emerged. All six were also found in IPF, with largely similar associations with disease microenvironments. The molecular traits correlated with in vivodisease behavior in a separate clinical fHP cohort. Conclusions We identified six molecular traits that characterize the morphological progression of fHP and associate with in vivoclinical behavior. Comparing IPF with fHP, the transcriptome landscape was determined considerably by local disease extent rather than by diagnosis alone.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeObservationnel
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

Citations36
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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