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Record 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 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicMedieval European History and Architecture
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de Montréal
KeywordsRespiratory diseaseLung diseaseExercise tolerance test
DOInot available

Abstract

fetched live from 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.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.606
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0140.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.195
Teacher spread0.176 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2023
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