Understanding the role of host metabolites in the induction of immune senescence: Future strategies for keeping the ageing population healthy
Notice bibliographique
Résumé
Advancing age is accompanied by significant remodelling of the immune system, termed immune senescence, and increased systemic inflammation, termed inflammageing, both of which contribute towards an increased risk of developing chronic diseases in old age. Age-associated alterations in metabolic homeostasis have been linked with changes in a range of physiological functions, but their effects on immune senescence remains poorly understood. In this article, we review the recent literature to formulate hypotheses as to how an age-associated dysfunctional metabolism, driven by an accumulation of key host metabolites (saturated fatty acids, cholesterol, ceramides and lactate) and loss of other metabolites (glutamine, tryptophan and short-chain fatty acids), might play a role in driving immune senescence and inflammageing, ultimately leading to diseases of old age. We also highlight the potential use of metabolic immunotherapeutic strategies targeting these processes in counteracting immune senescence and restoring immune homeostasis in older adults. LINKED ARTICLES: This article is part of a themed issue on Inflammation, Repair and Ageing. To view the other articles in this section visit http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bph.v179.9/issuetoc.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».