Die Rolle von TIMP in der Pathogenese der experimentellen Lungenfibrose
Bibliographic record
Abstract
Die Pathogenese fibrosierender Lungenerkrankungen ist ein komplexer Prozess, bei dem verschiedene Mechanismen zum Tragen kommen. Einer der Mechanismen, die zur progredienten Fibrosierung führen, ist die gestörte Balance zwischen Auf- und Abbau von extrazellulärer Matrix. Wir verwenden adenoviralen Gentransfer, um den Effekt verschiedener Zytokine und Wachstumsfaktoren in der Lunge zu untersuchen. Wir analysierten die Expression of Protease-Inhibitoren (PAI-1, TIMP-1) im Lungengewebe und korrelierten dies zu der Entwicklung progressiver Fibrose. TGFbeta1 resultiert in einer massiven und progressiven Lungenfibrose, die Expression von TIMP-1 ist stark erhöht und persistiert über einen Zeitraum von mehr als 3 Wochen. TGFbeta3 und CTGF hingegen verursachen eine moderate und reversible Fibrosierung, und sowohl TIMP-1 als auch PAI-1 sind nur vorübergehend erhöht. Dasselbe Phänomen ist zu beobachten in unterschiedlichen Maus-Stämmen, wo fibrose-resistente Tiere eine niedrige, fibrose-sensible Mäuse aber eine hohe und persistierende Expression von TIMP-1 haben. Die Expression von TIMP-1 scheint mit der Entwicklung progredienter Lungenfibrose eng verbunden zu sein. Wir untersuchen derzeit in komplexeren Modellen, ob und wieweit TIMP-1 eine zentrale Rolle in dem Prozess spielt und möglicherweise ein neues Therapieziel sein könnte.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".