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Enregistrement W4406170707 · doi:10.1152/ajplung.00289.2024

CFTR as a therapeutic target for severe lung infection

2025· review· en· W4406170707 sur OpenAlexaff
Jaime L. Hook, Wolfgang M. Kuebler

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Lung Cellular and Molecular Physiology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthDeutsche ForschungsgemeinschaftDeutsches Zentrum für Herz-KreislaufforschungCystic Fibrosis FoundationBundesministerium für Bildung und ForschungNational Heart, Lung, and Blood InstituteAmerican Lung Association
Mots-clésCystic fibrosis transmembrane conductance regulatorLungCystic fibrosisHomeostasisMedicineBarrier functionImmunologyInflammationPulmonary edemaRegulatorAirwayBiologyCell biologyInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung infection is one of the leading causes of morbidity and mortality worldwide. Even with appropriate antibiotic and antiviral treatment, mortality in hospitalized patients often exceeds 10%, highlighting the need for the development of new therapeutic strategies. Of late, cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) is-in addition to its well-established roles in the lung airway and extrapulmonary organs-increasingly recognized as a key regulator of alveolar homeostasis and defense. In the alveolar epithelium, CFTR mediates alveolar fluid secretion and liquid homeostasis; in the microvascular endothelium, CFTR maintains vascular barrier function. CFTR also contributes to alveolar immunity. Yet, in lung infection, diverse molecular mechanisms reduce CFTR abundance and otherwise impair its function, promoting alveolar inflammation, edema, and cell death. Preservation or restoration of CFTR function by CFTR modulator drugs thus presents a promising avenue to combat lung infection in a pathogen-independent manner.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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