Functional polymorphisms of macrophage migration inhibitory factor as predictors of morbidity and mortality of pneumococcal meningitis
Notice bibliographique
Résumé
Pneumococcal meningitis is the most frequent and critical type of bacterial meningitis. Because cytokines play an important role in the pathogenesis of bacterial meningitis, we examined whether functional polymorphisms of the proinflammatory cytokine macrophage migration inhibitory factor (MIF) were associated with morbidity and mortality of pneumococcal meningitis. Two functional MIF promoter polymorphisms, a microsatellite (-794 CATT5-8; rs5844572) and a single-nucleotide polymorphism (-173 G/C; rs755622) were genotyped in a prospective, nationwide cohort of 405 patients with pneumococcal meningitis and in 329 controls matched for age, gender, and ethnicity. Carriages of the CATT7 and -173 C high-expression MIF alleles were associated with unfavorable outcome (P= 0.005 and 0.003) and death (P= 0.03 and 0.01). In a multivariate logistic regression model, shock [odds ratio (OR) 26.0, P= 0.02] and carriage of the CATT7 allele (OR 5.12,P= 0.04) were the main predictors of mortality. MIF levels in the cerebrospinal fluid were associated with systemic complications and death (P= 0.0002). Streptococcus pneumoniae strongly up-regulated MIF production in whole blood and transcription activity of high-expression MIF promoter Luciferase reporter constructs in THP-1 monocytes. Consistent with these findings, treatment with anti-MIF immunoglogulin G (IgG) antibodies reduced bacterial loads and improved survival in a mouse model of pneumococcal pneumonia and sepsis. The present study provides strong evidence that carriage of high-expression MIF alleles is a genetic marker of morbidity and mortality of pneumococcal meningitis and also suggests a potential role for MIF as a target of immune-modulating adjunctive therapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».