Human Coronaviruses and Other Respiratory Viruses: Underestimated Opportunistic Pathogens of the Central Nervous System?
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Notice bibliographique
Résumé
Respiratory viruses infect the human upper respiratory tract, mostly causing mild diseases. However, in vulnerable populations, such as newborns, infants, the elderly and immune-compromised individuals, these opportunistic pathogens can also affect the lower respiratory tract, causing a more severe disease (e.g., pneumonia). Respiratory viruses can also exacerbate asthma and lead to various types of respiratory distress syndromes. Furthermore, as they can adapt fast and cross the species barrier, some of these pathogens, like influenza A and SARS-CoV, have occasionally caused epidemics or pandemics, and were associated with more serious clinical diseases and even mortality. For a few decades now, data reported in the scientific literature has also demonstrated that several respiratory viruses have neuroinvasive capacities, since they can spread from the respiratory tract to the central nervous system (CNS). Viruses infecting human CNS cells could then cause different types of encephalopathy, including encephalitis, and long-term neurological diseases. Like other well-recognized neuroinvasive human viruses, respiratory viruses may damage the CNS as a result of misdirected host immune responses that could be associated with autoimmunity in susceptible individuals (virus-induced neuro-immunopathology) and/or viral replication, which directly causes damage to CNS cells (virus-induced neuropathology). The etiological agent of several neurological disorders remains unidentified. Opportunistic human respiratory pathogens could be associated with the triggering or the exacerbation of these disorders whose etiology remains poorly understood. Herein, we present a global portrait of some of the most prevalent or emerging human respiratory viruses that have been associated with possible pathogenic processes in CNS infection, with a special emphasis on human coronaviruses.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle