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Enregistrement W4295136908 · doi:10.2147/jaa.s282039

Further Understanding of Neuro-Immune Interactions in Allergy: Implications in Pathophysiology and Role in Disease Progression

2022· review· en· W4295136908 sur OpenAlexaff
George Ν. Konstantinou, Gerasimos Konstantinou, Christopher Koulias, Konstantinos Petalas, Μichael Μakris

Notice bibliographique

RevueJournal of Asthma and Allergy · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmune systemImmunologyAllergyNeuroscienceAsthmaDiseaseBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The complicated interaction between the central and the autonomic (sympathetic, parasympathetic, and enteric) nervous systems on the one hand and the immune system and its components, on the other hand, seems to substantially contribute to allergy pathophysiology, uncovering an under-recognized association that could have diagnostic and therapeutic potentials. Neurons connect directly with and regulate the function of many immune cells, including mast cells, the cells that have a leading role in allergic disorders. Proinflammatory mediators such as cytokines, neurotrophins, chemokines, and neuropeptides are released by immune cells, which stimulate sensory neurons. The release of neurotransmitters and neuropeptides caused by the activation of these neurons directly impacts the functional activity of immune cells and vice versa, playing a decisive role in this communication. Successful application of Pavlovian conditioning in allergic disorders supports the existence of a psychoneuroimmunological interplay in classical allergic hypersensitivity reactions. Activation of neuronal homeostatic reflexes, like sneezing in allergic rhinitis, coughing in allergic asthma, and vomiting in food allergy, offers additional evidence of a neuroimmunological interaction that aims to maintain homeostasis. Dysregulation of this interaction may cause overstimulation of the immune system that will produce profound symptoms and exaggerated hemodynamic responses that will lead to severe allergic pathophysiological events, including anaphylaxis. In this article, we have systematically reviewed and discussed the evidence regarding the role of the neuro-immune interactions in common allergic clinical modalities like allergic rhinitis, chronic rhinosinusitis, allergic asthma, food allergy, atopic dermatitis, and urticaria. It is essential to understand unknown - to most of the immunology and allergy experts - neurological networks that not only physiologically cooperate with the immune system to regulate homeostasis but also pathogenetically interact with more or less known immunological pathways, contribute to what is known as neuroimmunological inflammation, and shift homeostasis to instability and disease clinical expression. This understanding will provide recognition of new allergic phenotypes/endotypes and directions to focus on specialized treatments, as the era of personalized patient-centered medicine, is hastening apace.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations40
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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