IMPLICATION OF TOLL-LIKE RECEPTOR AND TUMOR NECROSIS FACTOR α SIGNALING IN SEPTIC SHOCK
Notice bibliographique
Résumé
Septic shock is initiated by a systemic inflammatory response to microbial infection that frequently leads to impaired perfusion and multiple organ failure. Because of its high risk of death, septic shock is a major problem particularly for patients in the intensive care unit. In general, bacterial lipopolysaccharide (LPS) is a strong activator of various immune responses and stimulates monocytes/macrophages to release a variety of inflammatory cytokines. However, overproduction of inflammatory factors in response to bacterial infections is known to cause septic shock, similar to that induced by LPS. Studies of LPS-signaling pathways and downstream inflammatory cytokines may have critical implications in the treatment of sepsis. In recent years, there has been significant progress in understanding the signaling pathways activated by LPS and its receptor Toll-like receptor 4 (TLR4), as well as by tumor necrosis factor alpha (TNFalpha), a potent inflammatory cytokine induced by LPS stimulation. This review briefly summarizes our current knowledge of these signaling pathways and critical signal transducers. Characterization of key signal transducers may allow us to identify tractable, novel targets for the therapeutic interventions of sepsis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».