Notice bibliographique
Résumé
Infectious disease remains an ever-growing health concern worldwide due to increasing antibiotic-resistant microbial strains, immune-compromised populations, international traffic and globalisation, and bioterrorism. There exists an urgent need to develop novel prophylactic and therapeutic strategies. In addition to classic antibiotic therapeutics, immune-modulatory molecules such as cytokines or their inhibitors represent a promising form of antimicrobial therapeutics or immune adjuvant used for the purpose of vaccination. These molecules, in the form of either recombinant protein or transgene, exert their antimicrobial effect by enhancing infectious agent-specific immune activation or memory development, or by dampening undesired inflammatory and immune responses resulting from infection and host defence mechanisms. In the last two decades, a number of cytokine therapy-based experimental and clinical trials have been conducted, and some of these efforts have led to the routine clinical use of cytokines. For instance, although IFNs have been used to treat hepatitis C with great success, many other cytokines are yet to be fully evaluated for their antimicrobial potential. This review discusses the biology and therapeutic potential of selected immune modulatory cytokines and their inhibitors, including granulocyte colony-stimulating factor, granulocyte-macrophage colony-stimulating factor, IFN-gamma, IL-12 and TNF.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».