Targeting Mast Cells as a Viable Therapeutic Option in Endometriosis
Notice bibliographique
Résumé
Endometriosis is a chronic condition that affects ˜10% of young women worldwide. Pain and infertility are the two most common features of the disease. The condition appears to be sex hormone-dependent, although a subset of females with the condition still experience symptoms post-menopause. The aetiology of endometriosis induction still remains elusive, and surgery to remove the lesions often fails to cure the condition, as the lesions often reappear. The lesions contain stromal cells, blood vessels, nerves, and numerous mast cells. In some respects, endometrial lesions resemble a chronic fibrotic scar-like tissue that does not resolve. Studies in other fibrotic abnormal healing conditions have revealed that targeting mast cells, as a central component of what is called a ‘neural–mast cell–fibroblast’ axis, by repurposing asthma drugs can prevent induction of the abnormal healing phenotype. Given the similarities between conditions with abnormal healing phenotypes and endometrial lesions, it is postulated that taking a similar approach to target endometrial lesion mast cells could exert a benefit for patients with endometriosis. This review also outlines approaches to assess the likelihood that targeting mast cells could lead to clinical trials using such ‘repurposed’ mast cell targeted drugs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».