Age-dependent roles of cardiac remodeling in sepsis defense and pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Summary Disease tolerance is a defense strategy essential for survival of infections, limiting physiological damage without killing the pathogen. The disease course and pathology a pathogen may cause can change over the lifespan of a host due to the structural and functional physiological changes that accumulate with age. Since successful disease tolerance responses require the host to engage mechanisms that are compatible with the disease course and pathology caused by an infection, we predicted that this defense strategy would change with age. Animals infected with a lethal dose 50 (LD 50 ) of a pathogen often display distinct health and sickness trajectories due to differences in disease tolerance, and thus can be used to delineate tolerance mechanisms. Using a polymicrobial sepsis model, we found that despite having the same LD 50 , old and young susceptible mice exhibited distinct disease courses. Young survivors employed a cardioprotective mechanism via FoxO1-mediated regulation of the ubiquitin-proteosome system that was necessary for survival and protection from cardiomegaly. This same mechanism was a driver of sepsis pathogenesis in aged hosts, causing catabolic remodeling of the heart and death. Our findings have implications for the tailoring of therapy to the age of an infected individual and suggest that disease tolerance alleles may exhibit antagonistic pleiotropy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».