Targeting Toll‐like receptor‐4 to tackle preterm birth and fetal inflammatory injury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Every year, 15 million pregnancies end prematurely, resulting in more than 1 million infant deaths and long‐term health consequences for many children. The physiological processes of labour and birth involve essential roles for immune cells and pro‐inflammatory cytokines in gestational tissues. There is compelling evidence that the mechanisms underlying spontaneous preterm birth are initiated when a premature and excessive inflammatory response is triggered by infection or other causes. Exposure to pro‐inflammatory mediators is emerging as a major factor in the ‘fetal inflammatory response syndrome’ that often accompanies preterm birth, where unscheduled effects in fetal tissues interfere with normal development and predispose to neonatal morbidity. Toll‐like receptors (TLRs) are critical upstream gatekeepers of inflammatory activation. TLR4 is prominently involved through its ability to sense and integrate signals from a range of microbial and endogenous triggers to provoke and perpetuate inflammation. Preclinical studies have identified TLR4 as an attractive pharmacological target to promote uterine quiescence and protect the fetus from inflammatory injury. Novel small‐molecule inhibitors of TLR4 signalling, specifically the non‐opioid receptor antagonists (+)‐naloxone and (+)‐naltrexone, are proving highly effective in animal models for preventing preterm birth induced by bacterial mimetic LPS, heat‐killed Escherichia coli , or the TLR4‐dependent pro‐inflammatory lipid, platelet‐activating factor (PAF). Here, we summarise the rationale for targeting TLR4 as a master regulator of inflammation in fetal and gestational tissues, and the potential utility of TLR4 antagonists as candidates for preventative and therapeutic application in preterm delivery and fetal inflammatory injury.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».