Cellular and Humoral Immune Responses During Tuberculosis Infection: Useful Knowledge in the Era of Biological Agents
Notice bibliographique
Résumé
In this review, recent insights into innate and adaptive cellular and humoral immune response to Mycobacterium tuberculosis (Mtb) are discussed and the role of specific cytokines such as tumor necrosis factor-α (TNF-α) is highlighted. According to recent findings, the immune system plays a key role in avoiding mycobacteria dissemination. The importance of different cell types (macrophages, dendritic cells, interferon-γ-producing T cells) as well as the production of proinflammatory cytokines such as interleukin 6 (IL-6), IL-12, and IL-23/IL-17 have been demonstrated. Alveolar macrophages are considered the first cells infected by Mtb during respiratory infection. Mtb proliferates within alveolar macrophages and dendritic cells and induces the release of cytokines such as TNF-α, IL-1, IL-6, and IL-12. Toll-like receptors-stimulated dendritic cells link innate and adaptive immunity by promoting polarization of effector T cells. The efficient induction of Th1 immunity is decisive in defense against Mtb. In fact, host effector immune response against Mtb is related to the presence of a Th1 response. The definition of the cellular and molecular mechanisms involved in the immune response to Mtb can be helpful in developing new preventive strategies to avoid infection relapse, particularly in patients treated with biological agents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».