Innate Lymphoid Cells and Natural Killer Cells in Bacterial Infections: Function, Dysregulation, and Therapeutic Targets
Notice bibliographique
Résumé
Infectious diseases represent one of the largest medical challenges worldwide. Bacterial infections, in particular, remain a pertinent health challenge and burden. Moreover, such infections increase over time due to the continuous use of various antibiotics without medical need, thus leading to several side effects and bacterial resistance. Our innate immune system represents our first line of defense against any foreign pathogens. This system comprises the innate lymphoid cells (ILCs), including natural killer (NK) cells that are critical players in establishing homeostasis and immunity against infections. ILCs are a group of functionally heterogenous but potent innate immune effector cells that constitute tissue-resident sentinels against intracellular and extracellular bacterial infections. Being a nascent subset of innate lymphocytes, their role in bacterial infections is not clearly understood. Furthermore, these pathogens have developed methods to evade the host immune system, and hence permit infection spread and tissue damage. In this review, we highlight the role of the different ILC populations in various bacterial infections and the possible ways of immune evasion. Additionally, potential immunotherapies to manipulate ILC responses will be briefly discussed.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».