Specialized Pro-Resolving Lipid Mediators in Pulmonary Diseases: Molecular and Therapeutic Implications
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory lung diseases (ILDs) represent a global public health crisis characterized by escalating prevalence, significant morbidity, and substantial mortality. In response to the complex immunopathogenic mechanisms driving these conditions, novel pharmacological strategies targeting resolution pathways have emerged throughout the discovery of specialized pro-resolving lipid mediator (SPM; resolvins, maresins, and protectins) dysregulation across the ILD spectra, positioning these endogenous molecules as promising therapeutic candidates for modulating maladaptive inflammation and promoting tissue repair. Over the past decade, this paradigm has catalyzed extensive translational research into SPM-based interventions as precision therapeutics for respiratory inflammation. In asthma, they reduce mucus hypersecretion, bronchial hyperreactivity, and airway inflammation, with prenatal SPM exposure potentially lowering offspring disease risk. In COPD, SPMs attenuate amyloid A-driven inflammation, normalizing cytokine/chemokine imbalances and oxidative stress and mitigating COVID-19-associated cytokine storm, enhancing survival. This review synthesizes SPMs' pharmacotherapeutic mechanisms in ILDs and evaluates current preclinical and clinical evidence.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».