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Enregistrement W3128462096 · doi:10.3389/fimmu.2020.574569

Monogenic Immune Diseases Provide Insights Into the Mechanisms and Treatment of Chronic Graft-Versus-Host Disease

2021· review· en· W3128462096 sur OpenAlexaff
Jacob Rozmus

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunologyImmune systemMedicineDiseaseInflammationGraft-versus-host diseaseHematopoietic stem cell transplantationImmunityTransplantationImmune dysregulationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic graft-versus-host disease (GvHD) has become a leading cause of morbidity and mortality following allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) and can burden patients with devastating and lifelong health effects. Our understanding of the pathogenic mechanisms underlying chronic GvHD remains incomplete and this lack of understanding is reflected by lack of clear therapeutic approaches to steroid refractory disease. Observations predominantly from mouse models and human correlative studies currently support a three phase model for the initiation and development of chronic GvHD: 1) early inflammation and tissue damage triggers the innate immune system. This leads to inflammatory cytokine/chemokine patterns that recruit effector immune cell populations; 2) chronic inflammation causes the loss of central and peripheral tolerance mechanisms leading to emergence of pathogenic B and T cell populations that promote autoimmune and alloimmune reactions; 3) the dysregulated immunity causes altered macrophage polarization, aberrant tissue repair leading to scarring and end organ fibrosis. This model has led to the evaluation of many new therapies aimed at limiting inflammation, targeting dysregulated signaling pathways and restoring tolerance mechanisms. However, chronic GvHD is a multisystem disease with complex clinical phenotypes and it remains unclear as to which cluster of patients will respond best to specific therapeutic strategies. However, it is possible to gain novel insights from immune-related monogenic diseases. These diseases either share common clinical manifestations, replicate steps from the three phase chronic GvHD model or serve as surrogates for perfectly targeted drugs being investigated in chronic GvHD therapy. In this review, we will summarize the evidence from these monogenic immune related diseases that provide insight into pathogenic pathways in chronic GvHD, rationales for current therapies and novel directions for future drug discovery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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