The Latest in Animal Models of Pulmonary Hypertension and Right Ventricular Failure
Notice bibliographique
Résumé
Pulmonary hypertension (PH) describes heterogeneous population of patients with a mean pulmonary arterial pressure >20 mm Hg. Rarely, PH presents as a primary disorder but is more commonly part of a complex phenotype associated with comorbidities. Regardless of the cause, PH reduces life expectancy and impacts quality of life. The current clinical classification divides PH into 1 of 5 diagnostic groups to assign treatment. There are currently no pharmacological cures for any form of PH. Animal models are essential to help decipher the molecular mechanisms underlying the disease, to assign genotype-phenotype relationships to help identify new therapeutic targets, and for clinical translation to assess the mechanism of action and putative efficacy of new therapies. However, limitations inherent of all animal models of disease limit the ability of any single model to fully recapitulate complex human disease. Within the PH community, we are often critical of animal models due to the perceived low success upon clinical translation of new drugs. In this review, we describe the characteristics, advantages, and disadvantages of existing animal models developed to gain insight into the molecular and pathological mechanisms and test new therapeutics, focusing on adult forms of PH from groups 1 to 3. We also discuss areas of improvement for animal models with approaches combining several hits to better reflect the clinical situation and elevate their translational value.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».