The anti-inflammatory feature of glucagon-like peptide-1 and its based diabetes drugs—Therapeutic potential exploration in lung injury
Notice bibliographique
Résumé
Since 2005, GLP-1 receptor (GLP-1R) agonists (GLP-1RAs) have been developed as therapeutic agents for type 2 diabetes (T2D). GLP-1R is not only expressed in pancreatic islets but also other organs, especially the lung. However, controversy on extra-pancreatic GLP-1R expression still needs to be further resolved, utilizing different tools including the use of more reliable GLP-1R antibodies in immune-staining and co-immune-staining. Extra-pancreatic expression of GLP-1R has triggered extensive investigations on extra-pancreatic functions of GLP-1RAs, aiming to repurpose them into therapeutic agents for other disorders. Extensive studies have demonstrated promising anti-inflammatory features of GLP-1RAs. Whether those features are directly mediated by GLP-1R expressed in immune cells also remains controversial. Following a brief review on GLP-1 as an incretin hormone and the development of GLP-1RAs as therapeutic agents for T2D, we have summarized our current understanding of the anti-inflammatory features of GLP-1RAs and commented on the controversy on extra-pancreatic GLP-1R expression. The main part of this review is a literature discussion on GLP-1RA utilization in animal models with chronic airway diseases and acute lung injuries, including studies on the combined use of mesenchymal stem cell (MSC) based therapy. This is followed by a brief summary.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».