Neutrophil Extracellular Trap Formation: Physiology, Pathology, and Pharmacology
Notice bibliographique
Résumé
Neutrophil extracellular traps (NETs), a unique DNA framework decorated with antimicrobial peptides, have been in the scientific limelight for their role in a variety of pathologies ranging from cystic fibrosis to cancer. The formation of NETs, as well as relevant regulatory mechanisms, physiological factors, and pharmacological agents have not been systematically discussed in the context of their beneficial and pathological aspects. Novel forms of NET formation including vital NET formation continue to be uncovered, however, there remain fundamental questions around established mechanisms such as NADPH-oxidase (Nox)-dependent and Nox-independent NET formation. Whether NET formation takes place in the tissue versus the bloodstream, internal factors (e.g. reactive oxygen species (ROS) production and transcription factor activation), and external factors (e.g. alkaline pH and hypertonic conditions), have all been demonstrated to influence specific NET pathways. Elements of neutrophil biology such as transcription and mitochondria, which were previously of unknown significance, have been identified as critical mediators of NET formation through facilitating chromatin decondensation and generating ROS, respectively. While promising therapeutics inhibiting ROS, transcription, and gasdermin D are being investigated, neutrophil phagocytosis plays a critical role in host defense and any therapies targeting NET formation must avoid impairing the physiological functions of these cells. This review summarizes what is known in the many domains of NET research, highlights the most relevant challenges in the field, and inspires new questions that can bring us closer to a unified model of NET formation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».