The paradox of immune checkpoint inhibition re-activating tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
By attenuating T-cell activation, immune checkpoints (ICs) limit optimal anti-tumour responses and IC inhibition (ICI) has emerged as a new therapy for a broad range of cancers. T-cell responses are indispensable to tuberculosis (TB) immunity in humans. However, boosting T-cell immunity in cancer patients by blocking the programmed cell death 1/programmed cell death ligand 1 (PD-1/PD-L1) axis can trigger re-activation of latent TB. This phenomenon appears to contradict the prevailing thought that enhancing T-cell immunity toMycobacterium tuberculosiswill improve immune control of this pathogen. In support of this anecdotal human data, several murine studies have shown that PD-1 deficiency leads to severe TB disease and rapid death. These observations warrant a serious reconsideration of what constitutes effective TB immunity and how ICs contribute to it. Through restraining T-cell responses, ICs are critical to preventing excessive tissue damage and maintaining a range of effector functions. Bolstering this notion, inhibitory receptors limit pathology in respiratory infections such as influenza, where loss of negative immune regulation resulted in progressive immunopathology. In this review, we analyse the mechanisms of ICs in general and their role in TB in particular. We conclude with a reflection on the emerging paradigm and avenues for future research.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».