Infection and Cancer: Revaluation of the Hygiene Hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have shown that persistent infections and inflammation can favor carcinogenesis. At the same time, certain types of pathogens and antitumor immune responses can decrease the risk of tumorigenesis or lead to cancer regression. Infectious agents and their products can orchestrate a wide range of host immune responses, through which they may positively or negatively modulate cancer development and/or progression. The factors that direct this dichotomous influence of infection-mediated immunity on carcinogenesis are not well understood. Even though not universal, several previous reports have investigated the inverse link of pathogen-induced "benign" inflammation to carcinogenesis and various other pathologies, ranging from autoimmune diseases to allergy and cancer. Several models and ideas are discussed in this review, including the impact of decreased exposure to pathogens, as well as the influence of pathogen load, the timing of infection, and the type of instigated immune response on carcinogenesis. These phenomena should guide future investigations into identifying novel targets within the microbial and host proteome, which will assist in the development of cancer therapeutics and vaccine remedies, analogous to earlier efforts based on helminthic components for the prevention and/or treatment of several pathologies.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».