Notice bibliographique
Résumé
Autoimmune diseases often present with cutaneous symptoms that contribute to dysfunction, disfigurement, and in many cases, reduced quality-of-life. Unfortunately, treatment options for many autoimmune skin diseases are limited. Local and systemic corticosteroids remain the current standard-of-care but are associated with significant adverse effects. Hence, there is an unmet need for novel therapies that block molecular drivers of disease in a local and/or targeted manner. Granzyme B (GzmB) is a serine protease with known cytotoxic activity and emerging extracellular functions, including the cleavage of cell-cell junctions, basement membranes, cell receptors, and other structural proteins. While minimal to absent in healthy skin, GzmB is markedly elevated in alopecia areata, interface dermatitis, pemphigoid disease, psoriasis, systemic sclerosis, and vitiligo. This review will discuss the role of GzmB in immunity, blistering, apoptosis, and barrier dysfunction in the context of autoimmune skin disease. GzmB plays a causal role in the development of pemphigoid disease and carries diagnostic and prognostic significance in cutaneous lupus erythematosus, vitiligo, and alopecia areata. Taken together, these data support GzmB as a promising therapeutic target for autoimmune skin diseases impacted by impaired barrier function, inflammation, and/or blistering.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».