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Enregistrement W3177110503 · doi:10.25011/cim.v44i2.36622

The Role of Type III Interferons in Human Disease

2021· review· en· W3177110503 sur OpenAlexaffvenue
Anikó Malik, Thomas B. Issekutz, Beáta Dérfalvi

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesServier
Mots-clésDiseaseMedicineImmunologyPandemicCytokineInterferonTherapeutic approachCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BioinformaticsInfectious disease (medical specialty)BiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This literature review summarizes the main immunological characteristics of type III interferons (IFN) and highlights the clinically relevant aspects and future therapeutic perspectives for these inflammatory molecules. SOURCE: Relevant articles in PubMed MEDLINE from the first publication (2003) until 2020. N=101 articles were included in this review. PRINCIPAL FINDINGS: Type III IFNs represent a relatively newly described inflammatory cytokine family. Although they induce substantially similar signalling to the well-known type I IFNs, significant functional differences make these molecules remarkable. Type III IFNs have extensive biological effects, contributing to the pathogenesis of several diseases and also offering new diagnostic and therapeutic approaches: 1) their potent anti-viral properties make them promising therapeutics against viral hepatitis and even against severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), which is causing the current coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic; 2) imbalances in the IFN-λs contribute to several forms of chronic inflammation (e.g., systemic and organ-specific autoimmune diseases) and potentially predict disease progression and therapeutic response to biologic therapies; and 3) the antitumor properties of the type III IFNs open up new therapeutic perspectives against malignant diseases. CONCLUSION: Over the last 18 years, researchers have gathered extensive information about the presence and role of these versatile inflammatory cytokines in human diseases, but further research is needed to clarify the mechanistic background of those observations. Better understanding of their biological activities will permit us to use type III IFNs more efficiently in new diagnostic approaches and individualized therapies, consequently improving patient care.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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