Sensing Dying Cells in Health and Disease
Notice bibliographique
Résumé
Kidney injury molecule-1 (KIM-1), also known as T-cell Ig and mucin domain-1 (TIM-1), is a widely recognized biomarker for AKI, but its biological function is less appreciated. KIM-1/TIM-1 belongs to the T-cell Ig and mucin domain family of conserved transmembrane proteins, which bear the characteristic six-cysteine Ig-like variable domain. The latter enables binding of KIM-1/TIM-1 to its natural ligand, phosphatidylserine, expressed on the surface of apoptotic cells and necrotic cells. KIM-1/TIM-1 is expressed in a variety of tissues and plays fundamental roles in regulating sterile inflammation and adaptive immune responses. In the kidney, KIM-1 is upregulated on injured renal proximal tubule cells, which transforms them into phagocytes for clearance of dying cells and helps to dampen sterile inflammation. TIM-1, expressed in T cells, B cells, and natural killer T cells, is essential for cell activation and immune regulatory functions in the host. Functional polymorphisms in the gene for KIM-1/TIM-1, HAVCR1 , have been associated with susceptibility to immunoinflammatory conditions and hepatitis A virus-induced liver failure, which is thought to be due to a differential ability of KIM-1/TIM-1 variants to bind phosphatidylserine. This review will summarize the role of KIM-1/TIM-1 in health and disease and its potential clinical applications as a biomarker and therapeutic target in humans.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».