Role for platelet toll-like receptor 4 (TLR4) in the formation of Neutrophil Extracellular Traps (NETs) in sepsis (44.22)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It has been known for many years that LPS, neutrophils and platelets all participate in the pathogenesis of severe sepsis, but the inter-relationship between these players is completely unknown. Using flow chambers in vitro we suggest a novel innate immune response leading to enhanced trapping of bacteria in blood vessels. The mechanism involved platelet TLR4 detecting LPS in blood and inducing a unique response, specifically platelet binding to adherent neutrophils, but not platelet aggregation or P-selectin expression. Subsequently, the platelets stimulated very robust neutrophil activation leading to formation of NETs. These NETs retained their integrity under flow conditions and functioned to ensnare bacteria within the vasculature. Plasma from severely septic patients also induced TLR4-dependent platelet-neutrophil interactions leading to the production of NETs. We propose that this novel bacterial trapping mechanism would only occur under extreme conditions such as severe sepsis and platelet TLR4 (not leukocyte TLR4) functioned as the threshold switch for this innate immune response to occur. With the advent of antibiotics perhaps reducing the need for NET formation, we would propose that inhibiting platelet activation with TLR4 inhibitors may inhibit NET formation and reduce inadvertent tissue injury. This work was funded by: CIHR and AHFMR
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».