Tweaking Innate Immunity: The Promise of Innate Immunologicals as Anti‐Infectives
Notice bibliographique
Résumé
New and exciting insights into the importance of the innate immune system are revolutionizing our understanding of immune defense against infections, pathogenesis, and the treatment and prevention of infectious diseases. The innate immune system uses multiple families of germline-encoded pattern recognition receptors (PRRs) to detect infection and trigger a variety of antimicrobial defense mechanisms. PRRs are evolutionarily highly conserved and serve to detect infection by recognizing pathogen-associated molecular patterns that are unique to microorganisms and essential for their survival. Toll-like receptors (TLRs) are transmembrane signalling receptors that activate gene expression programs that result in the production of proinflammatory cytokines and chemokines, type I interferons and antimicrobial factors. Furthermore, TLR activation facilitates and guides activation of adaptive immune responses through the activation of dendritic cells. TLRs are localized on the cell surface and in endosomal/lysosomal compartments, where they detect bacterial and viral infections. In contrast, nucleotide-binding oligomerization domain proteins and RNA helicases are located in the cell cytoplasm, where they serve as intracellular PRRs to detect cytoplasmic infections, particularly viruses. Due to their ability to enhance innate immune responses, novel strategies to use ligands, synthetic agonists or antagonists of PRRs (also known as 'innate immunologicals') can be used as stand-alone agents to provide immediate protection or treatment against bacterial, viral or parasitic infections. Furthermore, the newly appreciated importance of innate immunity in initiating and shaping adaptive immune responses is contributing to our understanding of vaccine adjuvants and promises to lead to improved next-generation vaccines.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».