Mast Cell Desensitization in Allergen Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Allergen immunotherapy (AIT) is the only treatment with disease-transforming potential for allergic disorders. The immunological mechanisms associated with AIT can be divided along time in two phases: short-term, involving mast cell (MC) desensitization; and long-term, with a regulatory T cell (Treg) response with significant reduction of eosinophilia. This regulatory response is induced in about 70% of patients and lasts up to 3 years after AIT cessation. MC desensitization is characteristic of the initial phase of AIT and it is often related to its success. Yet, the molecular mechanisms involved in allergen-specific MC desensitization, or the connection between MC desensitization and the development of a Treg arm, are poorly understood. The major AIT challenges are its long duration, the development of allergic reactions during AIT, and the lack of efficacy in a considerable proportion of patients. Therefore, reaching a better understanding of the immunology of AIT will help to tackle these short-comings and, particularly, to predict responder-patients. In this regard, omics strategies are empowering the identification of predictive and follow-up biomarkers in AIT. Here, we review the immunological mechanisms underlying AIT with a focus on MC desensitization and AIT-induced adverse reactions. Also, we discuss the identification of novel biomarkers with predictive potential that could improve the rational use of AIT.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».