The <scp>JAK–STAT</scp> pathway in keloid pathogenesis: a systematic review with qualitative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Keloid tissues contain inflammatory cells and upregulated pro-inflammatory cytokines. The Janus kinase (JAK)-signal transducer and activator of transcription (STAT) pathway mediate cellular responses to these cytokines. We performed a systematic review on the role of the JAK-STAT pathway in keloid pathogenesis and the evidence for JAK-STAT inhibitors in keloid treatment. The search combined the terms (1) keloid and (2) JAK or TYK or STAT and included MeSH terms and synonyms. Two reviewers screened the articles and assessed the full texts on eligibility. Data were collected on the tested drugs and molecules, the type of cells and tissues used in the experiments, and study findings on the association between the JAK-STAT pathway and keloid cells and tissues. A total of twenty preclinical studies were included. Eleven preclinical studies proved that STAT3 expression and phosphorylation are enhanced in keloid tissue and keloid fibroblasts. Thirteen different JAK and/or STAT inhibitors were investigated. Tested drugs inhibited keloid progression as demonstrated by different processes, including reduced collagen production, cell proliferation and migration, increased cell cycle arrest and apoptosis, enhanced antioxidant responses, decreased (paracrine) signalling, and decreased profibrotic gene expression. No clinical studies have been published to date. Preclinical studies indicate a role for the JAK-STAT pathway in keloid pathogenesis and a potential role for JAK-STAT inhibitors in keloid treatment. The effect of these drugs should be further investigated on relevant biomarkers in a human keloid skin model, preferably including immune cells besides keloid fibroblasts and keratinocytes and in clinical studies.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».