Matrix Metalloproteinases: From Molecular Mechanisms to Physiology, Pathophysiology, and Pharmacology
Notice bibliographique
Résumé
The first matrix metalloproteinase (MMP) was discovered in 1962 from the tail of a tadpole by its ability to degrade collagen. As their name suggests, matrix metalloproteinases are proteases capable of remodeling the extracellular matrix. More recently, MMPs have been demonstrated to play numerous additional biologic roles in cell signaling, immune regulation, and transcriptional control, all of which are unrelated to the degradation of the extracellular matrix. In this review, we will present milestones and major discoveries of MMP research, including various clinical trials for the use of MMP inhibitors. We will discuss the reasons behind the failures of most MMP inhibitors for the treatment of cancer and inflammatory diseases. There are still misconceptions about the pathophysiological roles of MMPs and the best strategies to inhibit their detrimental functions. This review aims to discuss MMPs in preclinical models and human pathologies. We will discuss new biochemical tools to track their proteolytic activity in vivo and ex vivo, in addition to future pharmacological alternatives to inhibit their detrimental functions in diseases. SIGNIFICANCE STATEMENT: Matrix metalloproteinases (MMPs) have been implicated in most inflammatory, autoimmune, cancers, and pathogen-mediated diseases. Initially overlooked, MMP contributions can be both beneficial and detrimental in disease progression and resolution. Thousands of MMP substrates have been suggested, and a few hundred have been validated. After more than 60 years of MMP research, there remain intriguing enigmas to solve regarding their biological functions in diseases.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».