Notice bibliographique
Résumé
The worldwide prevalence, morbidity, and mortality of asthma have dramatically increased over the last few decades and there is a clear need to identify new effective therapeutic and prophylactic strategies. Despite high numbers of NK cells in the lung and their ability to generate a variety of immunomodulatory mediators, the potential of NK cells as therapeutic targets in allergic airway disease has been largely overlooked. The fact that IgE, acting through FcγRIII, can activate NK cells resulting in cytokine/chemokine production implies that NK cells may contribute to IgE-mediated allergic responses. Indeed, current evidence suggests that NK cells can promote allergic airway responses during sensitization and ongoing inflammation. In animal models, increased NK cells are observed in the lung following antigen challenge and depletion of the cells before immunization inhibits allergic airway inflammation. Moreover, in asthmatics, NK cell phenotype is altered and may contribute to the promotion of a pro-inflammatory Th2-type environment. Conversely, driving NK cells toward an IFN-γ-secreting phenotype can reduce features of the allergic airway response in animal models. However, we have limited knowledge of the signals that drive the development of distinct subsets and functional phenotypes of NK cells in the lung and thus the role and therapeutic potential of NK cells in the allergic airway remains unclear. Here we review the potentially diverse role of NK cells in allergic airway disease, identify gaps in current knowledge, and discuss the potential of modulating NK cell function as a treatment strategy in asthma.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».