Beyond host defense and tissue injury: the emerging role of neutrophils in tissue repair
Notice bibliographique
Résumé
Neutrophils, the most abundant immune cells in human blood, play a fundamental role in host defense against invading pathogens and tissue injury. Neutrophils carry potentially lethal weaponry to the affected site. Inadvertent and perpetual neutrophil activation could lead to nonresolving inflammation and tissue damage, a unifying mechanism of many common diseases. The prevailing view emphasizes the dichotomy of their function, host defense versus tissue damage. However, tissue injury may also persist during neutropenia, which is associated with disease severity and poor outcome. Numerous studies highlight neutrophil phenotypic heterogeneity and functional versatility, indicating that neutrophils play more complex roles than previously thought. Emerging evidence indicates that neutrophils actively orchestrate resolution of inflammation and tissue repair and facilitate return to homeostasis. Thus, neutrophils mobilize multiple mechanisms to limit the inflammatory reaction, assure debris removal, matrix remodeling, cytokine scavenging, macrophage reprogramming, and angiogenesis. In this review, we will summarize the homeostatic and tissue-reparative functions and mechanisms of neutrophils across organs. We will also discuss how the healing power of neutrophils might be harnessed to develop novel resolution and repair-promoting therapies while maintaining their defense functions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».