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Record W7033158995

Pharmacologie préclinique d’inhibiteurs de la chymase dans le traitement des thromboembolies veineuses

2023· dissertation· fr· W7033158995 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicDiverse Scientific and Economic Studies
Canadian institutionsnot available
FundersRéseau Québécois de Recherche sur les MédicamentsUniversité de SherbrookeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityBayer
KeywordsT-plasminogen activatorTocolytic agentRespiratory disease
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les thromboembolies veineuses (TEV) sont la troisième cause de décès cardiovasculaire en Amérique du Nord. Ce type pathologique regroupe les thromboses de la veine profonde (TVP) ainsi que les embolies pulmonaires (EP). Les thérapies proposées pour les TEV sont principalement des anticoagulants, telle que l’héparine, la warfarine et les anticoagulants oraux directs (DOACs), pour une durée de 3 à 6 mois pour réduire les chances d’une récurrence. Il est important de mentionner cependant qu’ils augmentent tous les risques de saignements chez ces patients. Dans les cas sévères d’EP, une thrombolyse systémique sera recommandée avec l’altéplase (tPA recombinante). En 2017 et 2020, deux groupes indépendants ont démontré un rôle important des mastocytes dans la formation des TVP dans un modèle murin. Le mécanisme sous-jacent conférant les propriétés pro-thrombotiques aux mastocytes n’avait toutefois pas été identifié dans ces deux études. Le but principal de cette thèse fût donc de caractériser le rôle de la chymase (mMCP-4 ou HAM-1 chez la souris et le hamster respectivement), une sérine protéase exclusive aux mastocytes, dans le développement des TVP. Une nouvelle classe d’agent pro-fibrinolytique, les inhibiteurs de la chymase, a été identifiée. Nous avons démontré, à l’aide de souris mMCP-4 KO et deux inhibiteurs spécifiques de la chymase, le TY-51469 et le Fulacimstat, qu’une inhibition aigue de la chymase empêchait la formation des TVP dans le modèle de sténose de souris et de hamster. De plus, un traitement avec ces inhibiteurs permet d’éliminer un thrombus mature dans la veine cave inférieure des animaux, au même titre que la tPA recombinante. De plus, les inhibiteurs de la chymase n’affectent pas les paramètres coagulants ni les temps de saignement des animaux traités contrairement aux anticoagulants couramment utilisés dans cette pathologie. Par ailleurs, nous avons aussi observé une incidence significative (de 30 à 50 %) d’EP TVP-dépendante dans les modèles de sténose de la VCI de souris et de hamsters. En contraste, les animaux traités avec une dose unique de Fulacimstat ne présentent aucun signe d’EP post-ligature de la VCI. De plus, l’étude enzymatique d’homogénats de thrombi nous a aussi permis de démontrer le rôle endogène de la chymase sur l’inhibition de l’activité plasmine-dépendante dans des thrombi ex vivo de souris et de hamsters. Finalement, par immunohistochimie spécifique, la chymase humaine a pu être localisé à l’intérieur de thrombi provenant de TVP et d’EP humains. Cette étude nous a permis d’identifier le rôle essentiel de la chymase dans la formation de la TVP et des EP TVP-dépendantes. Les inhibiteurs de la chymase, et plus particulièrement le Fulacimstat, représentent une nouvelle classe de médicaments thrombotiques qui agit uniquement sur les caillots pathologiques sans affecter l’hémostase.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.013

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.207 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
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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