C-reactive protein: a target for therapy to reduce inflammation
Notice bibliographique
Résumé
C-reactive protein (CRP) is well-recognized as a sensitive biomarker of inflammation. Association of elevations in plasma/serum CRP level with disease state has received considerable attention, even though CRP is not a specific indicator of a single disease state. Circulating CRP levels have been monitored with a varying degree of success to gauge disease severity or to predict disease progression and outcome. Elevations in CRP level have been implicated as a useful marker to identify patients at risk for cardiovascular disease and certain cancers, and to guide therapy in a context-dependent manner. Since even strong associations do not establish causality, the pathogenic role of CRP has often been over-interpreted. CRP functions as an important modulator of host defense against bacterial infection, tissue injury and autoimmunity. CRP exists in conformationally distinct forms, which exhibit distinct functional properties and help explaining the diverse, often contradictory effects attributed to CRP. In particular, dissociation of native pentameric CRP into its subunits, monomeric CRP, unmasks "hidden" pro-inflammatory activities in pentameric CRP. Here, we review recent advances in CRP targeting strategies, therapeutic lowering of circulating CRP level and development of CRP antagonists, and a conformation change inhibitor in particular. We will also discuss their therapeutic potential in mitigating the deleterious actions attributed to CRP under various pathologies, including cardiovascular, pulmonary and autoimmune diseases and cancer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».