NET balancing: a problem in inflammatory lung diseases
Notice bibliographique
Résumé
Neutrophil extracellular traps (NETs) are beneficial antimicrobial defense structures that can help fight against invading pathogens in the host. However, recent studies reveal that NETs exert adverse effects in a number of diseases including those of the lung. Many inflammatory lung diseases are characterized with a massive influx of neutrophils into the airways. Neutrophils contribute to the pathology of these diseases. To date, NETs have been identified in the lungs of cystic fibrosis (CF), acute lung injury (ALI), allergic asthma, and lungs infected with bacteria, virus, or fungi. These microbes and several host factors can stimulate NET formation, or NETosis. Different forms of NETosis have been identified and are dependent on varying types of stimuli. All of these pathways however appear to result in the formation of NETs that contain DNA, modified extracellular histones, proteases, and cytotoxic enzymes. Some of the NET components are immunogenic and damaging to host tissue. Innate immune collectins, such as pulmonary surfactant protein D (SP-D), bind NETs, and enhance the clearance of dying cells and DNA by alveolar macrophages. In many inflammatory lung diseases, bronchoalveolar SP-D levels are altered and its deficiency results in the accumulation of DNA in the lungs. Some of the other therapeutic molecules under consideration for treating NET-related diseases include DNases, antiproteases, myeloperoxidase (MPO) inhibitors, peptidylarginine deiminase-4 inhibitors, and anti-histone antibodies. NETs could provide important biological advantage for the host to fight against certain microbial infections. However, too much of a good thing can be a bad thing. Maintaining the right balance of NET formation and reducing the amount of NETs that accumulate in tissues are essential for harnessing the power of NETs with minimal damage to the 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».