Potential Therapies for Infectious Diseases Based on Targeting Immune Evasion Mechanisms That Pathogens Have in Common With Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Many global infectious diseases are not well-controlled, underlining a critical need for new, more effective therapies. Pathogens and pathogen-infected host cells, like cancer cells, evade immune surveillance via immune evasion mechanisms. The present study indicates that pathogenic bacteria, endoparasites, and virus-infected host cells can have immune evasion mechanisms in common with cancers. These include entry into dormancy and metabolic reprogramming to aerobic glycolysis leading to excessive secretion of lactic acid and immobilization of local host immunity. The latter evasion tactic provides a therapeutic target for cancer, as shown by our recent finding that patient-derived cancer xenografts can be growth-arrested, without major host toxicity, by inhibiting their lactic acid secretion (as mediated by the MCT4 transporter)-with evidence of host immunity restoration. Accordingly, the multiplication of bacteria, endoparasites, and viruses that primarily depend on metabolic reprogramming to aerobic glycolysis for survival may be arrested using cancer treatment strategies that inhibit their lactic acid secretion. Immune evasion mechanisms shared by pathogens and cancer cells likely represent fundamental, evolutionarily-conserved mechanisms that may be particularly critical to their welfare. As such, their targeting may lead to novel therapies for infectious diseases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».