A New Era of Targeting the Ancient Gatekeepers of the Immune System: Toll-Like Agonists in the Treatment of Allergic Rhinitis and Asthma
Notice bibliographique
Résumé
Toll-like receptors (TLR) belong to a large family of pattern recognition receptors known as the ancient 'gatekeepers' of the immune system. TLRs are located at the first line of defense against invading pathogens as well as aeroallergens, making them interesting targets to modulate the natural history of respiratory allergy. Agonists of TLRs have been widely employed in therapeutic or prophylactic preparations useful for asthma/allergic rhinitis (AR) patients. MPL® (a TLR4 agonist) and the CpG oligodeoxynucleotide of 1018 ISS, a TLR9 agonist, show strong immunogenicity effects that make them appropriate adjuvants for allergy vaccines. Targeting the TLRs can enhance the efficacy of specific allergen immunotherapy, currently the only available 'curative' treatment for respiratory allergies. In addition, intranasal administration of AZD8848 (a TLR7 agonist) and VTX-1463 (a TLR8 agonist) as stand-alone therapeutics have revealed efficacy in the relief of the symptoms of AR patients. No anaphylaxis has been so far reported with such compounds targeting TLRs, with the most common adverse effects being transient and local irritation (e.g. redness, swelling and pruritus). Many other compounds that target TLRs have been found to suppress airway inflammation, eosinophilia and airway hyper-responsiveness in various animal models of allergic inflammation. Indeed, in the future a wide variability of TLR agonists and even antagonists that exhibit anti-asthma/AR effects are likely to emerge.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».