Cytokine Profiling in Chagas Disease: Towards Understanding the Association with Infecting Trypanosoma cruzi Discrete Typing Units (A BENEFIT TRIAL Sub-Study)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chagas disease caused by the protozoan Trypanosoma cruzi is an important public health problem in Latin America. The immunological mechanisms involved in Chagas disease pathogenesis remain incompletely elucidated. The aim of this study was to explore cytokine profiles and their possible association to the infecting DTU and the pathogenesis of Chagas disease. METHODS: 109 sero-positive T. cruzi patients and 21 negative controls from Bolivia and Colombia, were included. Flow cytometry assays for 13 cytokines were conducted on human sera. Patients were divided into two groups: in one we compared the quantification of cytokines between patients with and without chronic cardiomyopathy; in second group we compared the levels of cytokines and the genetic variability of T. cruzi. RESULTS: Significant difference in anti-inflammatory and pro-inflammatory cytokines profiles was observed between the two groups cardiac and non-cardiac. Moreover, serum levels of IFN-γ, IL-12, IL-22 and IL-10 presented an association with the genetic variability of T.cruzi, with significant differences in TcI and mixed infections TcI/TcII. CONCLUSION: Expression of anti-inflammatory and pro-inflammatory cytokines may play a relevant role in determining the clinical presentation of chronic patients with Chagas disease and suggests the occurrence of specific immune responses, probably associated to different T. cruzi DTUs.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».