The Emerging Role of Extracellular Vesicles Detected in Different Biological Fluids in COPD
Notice bibliographique
Résumé
The pathogenesis of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is characterized by complex cellular and molecular mechanisms, not fully elucidated so far. It involves inflammatory cells (monocytes/macrophages, neutrophils, lymphocytes), cytokines, chemokines and, probably, new players yet to be clearly identified and described. Chronic local and systemic inflammation, lung aging and cellular senescence are key pathological events in COPD development and progression over time. Extracellular vesicles (EVs), released by virtually all cells both as microvesicles and exosomes into different biological fluids, are involved in intercellular communication and, therefore, represent intriguing players in pathobiological mechanisms (including those characterizing aging and chronic diseases); moreover, the role of EVs as biomarkers in different diseases, including COPD, is rapidly gaining recognition. In this review, after recalling the essential steps of COPD pathogenesis, we summarize the current evidence on the roles of EVs collected in different biological mediums as biomarkers in COPD and as potential players in the specific mechanisms leading to disease development. We will also briefly review the data on EV as potential therapeutic targets and potential therapeutic agents.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».