Underwhelming or Misunderstood? Genetic Variability of Pattern Recognition Receptors in Immune Responses and Resistance to Mycobacterium tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
Human genetic control is thought to affect a considerable part of the outcome of infection withMycobacterium tuberculosis(Mtb). Most of us deal with the pathogen by containment (associated with clinical “latency”) or sterilization, but tragically millions each year do not. After decades of studies on host genetic susceptibility toMtbinfection, genetic variation has been discovered to play a role in tuberculous immunoreactivity and tuberculosis (TB) disease. Genes encoding pattern recognition receptors (PRRs) enable a consistent, molecularly direct interaction between humans andMtbwhich suggests the potential for co-evolution. In this review, we explore the roles ascribed to PRRs duringMtbinfection and ask whether such a longstanding and intimate interface between our immune system and this pathogen plays a critical role in determining the outcome ofMtbinfection. The scientific evidence to date suggests that PRR variation is clearly implicated in altered immunity toMtbbut has a more subtle role in limiting the pathogen and pathogenesis. In contrast to ‘effectors’ like IFN-γ, IL-12, Nitric Oxide and TNF that are critical forMtbcontrol, ‘sensors’ like PRRs are less critical for the outcome ofMtbinfection. This is potentially due to redundancy of the numerous PRRs in the innate arsenal, such thatMtbrarely goes unnoticed. Genetic association studies investigating PRRs duringMtbinfection should therefore be designed to investigate endophenotypes of infection – such as immunological or clinical variation – rather than just TB disease, if we hope to understand the molecular interface between innate immunity andMtb.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».