Possibilities for therapeutic interventions in disrupting <i>Chlamydophila pneumoniae</i> involvement in atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Strong sero-epidemiologic, pathologic, and experimental evidence suggests that Chlamydophila pneumoniae (Cpn) infection may play a causative role in the development of atherosclerosis. Cpn is an obligate intracellular gram-negative bacterium that is responsible for 10% of cases of community-acquired pneumonia. In addition to its presence in the respiratory tract, live Cpn has been found within atherosclerotic plaques. Experimental findings have established Cpn's ability to infect vascular cells and elicit important atherogenic responses. Furthermore, Cpn infection can promote atherosclerotic development in different animal models. To date however, large-scale antibiotic clinical trials have not been effective in preventing major cardiovascular events. It is becoming apparent that Cpn undergoes a persistent state of infection, which is refractory to current chlamydial antibiotics. New treatment strategies that are effective toward acute and persistent forms of Cpn infection are needed in order to effectively eradicate the bacterium within the vascular wall. Possible therapeutics targets include Cpn-specific proteins and machinery directly involved in their survival, replication and maintenance. Alternatively, selectively targeting host cell pathways and machinery required for Cpn's actions in vascular cells also represent potential treatment strategies for atherosclerosis.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».