Biologics in Asthma: A Molecular Perspective to Precision Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments in therapeutic strategies have provided alternatives to corticosteroids as the cornerstone treatment for managing airway inflammation in asthma. The past two decades have witnessed a tremendous boost in the development of anti-cytokine monoclonal antibody (mAb) therapies for the management of severe asthma. Novel biologics that target eosinophilic inflammation (or type 2, T2 inflammation) have been the most successful at treating asthma symptoms, though there are a few in the drug development pipeline for treating non-eosinophilic or T2-low asthma. There has been significant improvement in clinical outcomes for asthmatics treated with currently available monoclonal antibodies (mAbs), including anti-immunoglobulin (Ig) E, anti-interleukin (IL)-4 receptor α subunit, anti-IL-5, anti-IL-5Rα, anti-IL-6, anti-IL-33, and anti-thymic stromal lymphopoietin (TSLP). Despite these initiatives in precision medicine for asthma therapy, a significant disease burden remains, as evident from modest reduction of exacerbation rates, i.e., approximately 40-60%. There are numerous studies that highlight predictors of good responses to these biologics, but few have focused on those who fail to respond adequately despite targeted treatment. Phenotyping asthmatics based on blood eosinophils is proving to be inadequate for choosing the right drug for the right patient. It is therefore pertinent to understand the underlying immunology, and perhaps, carry out immune endotyping of patients before prescribing appropriate drugs. This review summarizes the immunology of asthma, the cytokines or receptors currently targeted, the possible mechanisms of sub-optimal responses, and the importance of determining the immune make-up of individual patients prior to prescribing mAb therapy, in the age of precision medicine for asthma.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».