Macrophage immunomodulation in chronic osteolytic diseases—the case of periodontitis
Notice bibliographique
Résumé
Periodontitis (PD) is a chronic osteolytic disease that shares pathogenic inflammatory features with other conditions associated with nonresolving inflammation. A hallmark of PD is inflammation-mediated alveolar bone loss. Myeloid cells, in particular polymorphonuclear neutrophils (PMN) and macrophages (Mac), are essential players in PD by control of gingival biofilm pathogenicity, activation of adaptive immunity, as well as nonresolving inflammation and collateral tissue damage. Despite mounting evidence of significant innate immune implications to PD progression and healing after therapy, myeloid cell markers and targets for immune modulation have not been validated for clinical use. The remarkable plasticity of monocytes/Mac in response to local activation factors enables these cells to play central roles in inflammation and restoration of tissue homeostasis and provides opportunities for biomarker and therapeutic target discovery for management of chronic inflammatory conditions, including osteolytic diseases such as PD and arthritis. Along a wide spectrum of activation states ranging from proinflammatory to pro-resolving, Macs respond to environmental changes in a site-specific manner in virtually all tissues. This review summarizes the existing evidence on Mac immunomodulation therapies for osteolytic diseases in the broader context of conditions associated with nonresolving inflammation, and discusses osteoimmune implications of Macs in PD.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».