Targeting the C-type Lectins-Mediated Host-Pathogen Interactions with Dextran
Notice bibliographique
Résumé
Dextran, the α-1,6-linked glucose polymer widely used in biology and medicine, promises new applications. Linear dextran applied as a blood plasma substitute demonstrates a high rate of biocompatibility. Dextran is present in foods, drugs, and vaccines and in most cases is applied as a biologically inert substance. In this review we analyze dextran's cellular uptake principles, receptor specificity and, therefore, its ability to interfere with pathogen-lectin interactions: a promising basis for new antimicrobial strategies. Dextran-binding receptors in humans include the DC-SIGN (dendritic cell-specific intercellular adhesion molecule 3-grabbing nonintegrin) family receptors: DC-SIGN (CD209) and L-SIGN (the liver and lymphatic endothelium homologue of DC-SIGN), the mannose receptor (CD206), and langerin. These receptors take part in the uptake of pathogens by dendritic cells and macrophages and may also participate in the modulation of immune responses, mostly shown to be beneficial for pathogens per se rather than host(s). It is logical to predict that owing to receptor-specific interactions, dextran or its derivatives can interfere with these immune responses and improve infection outcome. Recent data support this hypothesis. We consider dextran a promising molecule for the development of lectin-glycan interaction-blocking molecules (such as DC-SIGN inhibitors) that could be applied in the treatment of diseases including tuberculosis, influenza, hepatitis B and C, human immunodeficiency virus infection and AIDS, etc. Dextran derivatives indeed change the pathology of infections dependent on DC-SIGN and mannose receptors. Complete knowledge of specific dextran-lectin interactions may also be important for development of future dextran applications in biological research and medicine.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».