Immune Correlates of Protection in Human Invasive Aspergillosis
Notice bibliographique
Résumé
An improved understanding of the pathogenesis of Aspergillus infections has facilitated the identification of host biomarkers that, if validated in well-designed prospective studies, could facilitate clinical decision making in the treatment and prophylaxis of invasive aspergillosis in immunocompromised individuals. Protective immunity against Aspergillus depends on a highly coordinated interaction between the innate and adaptive arms of the immune system. Fungal recognition via pattern recognition receptors, such as pentraxin 3, dectin-1, and Toll-like receptors, leads to complement activation, phagocytosis, and killing of ingested fungi. Aspergillus-specific T-helper 1 and 17 cells produce cytokines such as interferon γ and interleukin 17, which facilitate macrophage activation and neutrophil recruitment, respectively. Genetic (or drug-induced) defects in components of these networks of antifungal immunity result in increased risk of invasive aspergillosis after chemotherapy or transplantation. We review the most important genetic, immunological, and pharmacological factors that influence human susceptibility to Aspergillus and discuss the potential role of immune biomarkers in risk stratification strategies that facilitate individualized antifungal therapy/prophylaxis in immunocompromised hosts.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».