Cellular Signaling Pathways in Medium and Large Vessel Vasculitis
Notice bibliographique
Résumé
Autoimmune and autoinflammatory diseases of the medium and large arteries, including the aorta, cause life-threatening complications due to vessel wall destruction but also by wall remodeling, such as the formation of wall-penetrating microvessels and lumen-stenosing neointima. The two most frequent large vessel vasculitides, giant cell arteritis (GCA) and Takayasu arteritis (TAK), are HLA-associated diseases, strongly suggestive for a critical role of T cells and antigen recognition in disease pathogenesis. Recent studies have revealed a growing spectrum of effector functions through which T cells participate in the immunopathology of GCA and TAK; causing the disease-specific patterning of pathology and clinical outcome. Core pathogenic features of disease-relevant T cells rely on the interaction with endothelial cells, dendritic cells and macrophages and lead to vessel wall invasion, formation of tissue-damaging granulomatous infiltrates and induction of the name-giving multinucleated giant cells. Besides antigen, pathogenic T cells encounter danger signals in their immediate microenvironment that they translate into disease-relevant effector functions. Decisive signaling pathways, such as the AKT pathway, the NOTCH pathway, and the JAK/STAT pathway modify antigen-induced T cell activation and emerge as promising therapeutic targets to halt disease progression and, eventually, reset the immune system to reestablish the immune privilege of the arterial wall.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».