Immune Recognition of Fungal Polysaccharides
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of fungal infections has dramatically increased in recent years, in large part due to increased use of immunosuppressive medications, as well as aggressive medical and surgical interventions that compromise natural skin and mucosal barriers. There are relatively few currently licensed antifungal drugs, and rising resistance to these agents has led to interest in the development of novel preventative and therapeutic strategies targeting these devastating infections. One approach to combat fungal infections is to augment the host immune response towards these organisms. The polysaccharide-rich cell wall is the initial point of contact between fungi and the host immune system, and therefore, represents an important target for immunotherapeutic approaches. This review highlights the advances made in our understanding of the mechanisms by which the immune system recognizes and interacts with exopolysaccharides produced by four of the most common fungal pathogens: Aspergillus fumigatus, Candida albicans, Cryptococcus neoformans, and Histoplasma capsulatum. Work to date suggests that inner cell wall polysaccharides that play an important structural role are the most conserved across diverse members of the fungal kingdom, and elicit the strongest innate immune responses. The immune system senses these carbohydrates through receptors, such as lectins and complement proteins. In contrast, a greater diversity of polysaccharides is found within the outer cell walls of pathogenic fungi. These glycans play an important role in immune evasion, and can even induce anti-inflammatory host responses. Further study of the complex interactions between the host immune system and the fungal polysaccharides will be necessary to develop more effective therapeutic strategies, as well as to explore the use of immunosuppressive polysaccharides as therapeutic agents to modulate inflammation.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».