Faculty Opinions recommendation of VEGF inhibition and renal thrombotic microangiopathy.
Notice bibliographique
Résumé
filtration barrier (Fig. 1A), occurs in 1 to 2% of bevacizumab-treated patients.1 Although potential causes of this type of proteinuria have been suggested, 2,3 it has been difficult to distinguish general (off-target) effects of therapy, such as an immunologic response to the monoclonal antibody, from direct (on-target) effects due to inhibition of endogenous VEGF signaling in noncancerous tissues.This report describes six patients with proteinuria and classic pathological features of thrombotic microangiopathy after bevacizumab therapy.The findings underscore the need for a better understanding of the renal consequences of VEGF inhibition.This topic has particular clinical relevance, given the impressive therapeutic potential of these drugs in a range of cancers and the expectation that an increasing number of patients will receive such agents in the future.We also provide direct experimental evidence of a mechanism of glomerular injury by VEGF inhibitors in a mouse model, showing that local genetic ablation of VEGF production in the kidney recapitulates the glomerular injury seen in our series of patients.The results support the concept that local production of VEGF plays a critical protective role in the pathogenesis of microangiopathic processes.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,050 |
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 ».