Supplementary Material for: An Open-label, Uncontrolled, Single-arm Clinical trial of Tofacitinib, an oral JAK1 and JAK3 kinase inhibitor, in Chinese patients with keloid
Notice bibliographique
Résumé
Background: The keloids treatment is still a thorny and complicated clinical problem, especially in multiple keloids induced by wound, severe burn, ethnic background or cultural behaviours, or unexplained skin healing. Mainstream treatments have limited efficacy in treating multiple keloids. As no oral treatment with painlessness and convenience is available, oral treatment strategies should be formulated. Objectives: This study aimed to investigate the efficacy and therapeutic mechanism of oral tofacitinib in keloid patients. Methods: We recruited the seven patients with keloid scars and prescribed 5 mg of tofacitinib twice a day orally with a maximum follow-up of 12 weeks. The Observer Scar Assessment Scale (POSAS), the Vancouver scar scale (VSS), ANTERA 3D camera and the DUB Skin Scanner 75 were used to assess the characteristics of the lesion. Immunohistochemistry was performed to evaluate collagen synthesis, proliferation, and relative molecular pathways. Moreover, the effects of tofacitinib were assessed on keloid fibroblast in vitro. Results: After 12 weeks of oral tofacitinib, significant improvement in POSAS, VSS and Dermatology Life Quality Index (DLQI) scores was observed (p < 0.05). The volume, lesion height and dermis thickness of the keloid decreased (p < 0.05). Moreover, significant decreases in the expression of collagen I, Ki67, p-STAT 3 and p-SMAD2 were observed after 12 weeks of administration. In vitro experiments suggested that tofacitinib treatment inhibits fibroblast proliferation and collagen I synthesis via suppression of STAT3 and SMAD2 pathway. Conclusion: Tofacitinib, a new candidate oral drug for keloid, could reduce keloid lesion volume by inhibiting keloid fibroblast synthesis and alleviate itch and pain to obtain a better life quality.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,621 | 0,066 |
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 ».