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Enregistrement W4382984572 · doi:10.3389/fimmu.2023.1219907

TNF superfamily control of tissue remodeling and fibrosis

2023· review· en· W4382984572 sur OpenAlexfundno aff
Hope Steele, Jason Cheng, Ashley Willicut, Garrison Dell, Joey Breckenridge, Erica Culberson, Andrew Ghastine, Virginie Tardif, Rana Herro

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPraesperoCancerFree KIDSCincinnati Children's Hospital Medical Center
Mots-clésFibrosisExtracellular matrixMedicineCancer researchInflammationClinical trialBioinformaticsImmunologyPathologyBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fibrosis is the result of extracellular matrix protein deposition and remains a leading cause of death in USA. Despite major advances in recent years, there remains an unmet need to develop therapeutic options that can effectively degrade or reverse fibrosis. The tumor necrosis super family (TNFSF) members, previously studied for their roles in inflammation and cell death, now represent attractive therapeutic targets for fibrotic diseases. In this review, we will summarize select TNFSF and their involvement in fibrosis of the lungs, the heart, the skin, the gastrointestinal tract, the kidney, and the liver. We will emphasize their direct activity on epithelial cells, fibroblasts, and smooth muscle cells. We will further report on major clinical trials targeting these ligands. Whether in isolation or in combination with other anti-TNFSF member or treatment, targeting this superfamily remains key to improve efficacy and selectivity of currently available therapies for fibrosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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