Aging and Interferons: Impacts on Inflammation and Viral Disease Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
As highlighted by the COVID-19 global pandemic, elderly individuals comprise the majority of cases of severe viral infection outcomes and death. A combined inability to control viral replication and exacerbated inflammatory immune activation in elderly patients causes irreparable immune-mediated tissue pathology in response to infection. Key to these responses are type I, II, and III interferons (IFNs), which are involved in inducing an antiviral response, as well as controlling and suppressing inflammation and immunopathology. IFNs support monocyte/macrophage-stimulated immune responses that clear infection and promote their immunosuppressive functions that prevent excess inflammation and immune-mediated pathology. The timing and magnitude of IFN responses to infection are critical towards their immunoregulatory functions and ability to prevent immunopathology. Aging is associated with multiple defects in the ability of macrophages and dendritic cells to produce IFNs in response to viral infection, leading to a dysregulation of inflammatory immune responses. Understanding the implications of aging on IFN-regulated inflammation will give critical insights on how to treat and prevent severe infection in vulnerable individuals. In this review, we describe the causes of impaired IFN production in aging, and the evidence to suggest that these impairments impact the regulation of the innate and adaptive immune response to infection, thereby causing disease pathology.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».