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Enregistrement W7028346098

Évaluation de stratégies ciblant les récepteurs de l’IL-1 et de l’IL-6 pour la résolution des paramètres du Syndrome de Détresse Respiratoire Aiguë (SDRA) dans un modèle murin de lésions pulmonaires aiguës

2023· dissertation· fr· W7028346098 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedieval European History and Architecture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de Montréal
Mots-clésRespiratory diseaseLung diseaseExercise tolerance test
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le syndrome de détresse respiratoire aiguë (SDRA) est une forme sévère de défaillance
\nrespiratoire qui se caractérise par la présence de dommages alvéolaires, d’un oedème pulmonaire
\net d’une réponse inflammatoire exacerbée. C’est une condition pour laquelle il n’existe à ce jour
\naucun traitement pharmacologique efficace. Lors des dernières années, des antagonistes des
\nrécepteurs de l’IL-1 (Kineret) et de l’IL-6 (tocilizumab) ont fait preuve d’une efficacité modérée
\npour le traitement du SDRA causé par la COVID-19. Cependant, leur potentiel thérapeutique en
\nSDRA clinique non causé par la COVID reste à démontrer et les résultats obtenus dans les modèles
\nanimaux sont mitigés. Nous avons émis l’hypothèse que le tocilizumab et le Kineret pourraient
\naméliorer la résolution des différents paramètres du SDRA non causé par la COVID-19. Nous avons
\naussi posé l’hypothèse que des peptides, antagonistes des récepteurs de l’IL-1 (rytvela) ou de l’IL-
\n6 (HSJ633) et permettant de préserver certaines voies aux propriétés cytoprotectrices en aval de
\nces récepteurs, pourraient potentiellement être plus efficaces que le Kineret et le tocilizumab
\npour le traitement des paramètres du SDRA. L’objectif de ma maîtrise était donc de tester ces
\ndeux hypothèses dans un modèle murin d’atteinte pulmonaire aiguë (ALI) induite par la
\nbléomycine, qui mime pendant sa phase aiguë les principaux paramètres du SDRA.
\nMes travaux montrent qu’aucun des quatre antagonistes n’a permis d’améliorer
\nsignificativement les paramètres observés à jour 7 post-bléomycine (état général, dommages
\nalvéolaires, oedème et inflammation pulmonaire). Ainsi, mes données suggèrent que dans notre
\nmodèle d’ALI induit par la bléomycine, la réponse inflammatoire induite via le IL-1R ou le IL-6R ne
\nsemble pas constituer un des mécanismes principaux engendrant les différentes atteintes,
\npuisqu’elles ne sont pas prévenues par les antagonistes de ces récepteurs. En plus de contribuer
\nà mieux comprendre ce modèle animal, mes résultats permettent de mettre en lumière que la
\nréparation des dommages ainsi que la résorption secondaire de l’oedème sont cruciales pour la
\nrésolution du SDRA et que de viser seulement la voie inflammatoire est insuffisant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0140,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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