Interactions between skin-resident dendritic and Langerhans cells and pain-sensing neurons
Notice bibliographique
Résumé
Various immune cells in the skin contribute to its function as a first line of defense against infection and disease, and the skin's dense innervation by pain-sensing sensory neurons protects the host against injury or damage signals. Dendritic cells (DCs) are a heterogeneous population of cells that link the innate immune response to the adaptive response by capturing, processing, and presenting antigens to promote T-cell differentiation and activation. DCs are abundant across peripheral tissues, including the skin, where they are found in the dermis and epidermis. Langerhans cells (LCs) are a DC subset located only in the epidermis; both populations of cells can migrate to lymph nodes to contribute to broad immune responses. Dermal DCs and LCs are found in close apposition with sensory nerve fibers in the skin and express neurotransmitter receptors, allowing them to communicate directly with the peripheral nervous system. Thus, neuroimmune signaling between DCs and/or LCs and sensory neurons can modulate physiologic and pathophysiologic pathways, including immune cell regulation, host defense, allergic response, homeostasis, and wound repair. Here, we summarize the latest discoveries on DC- and LC-neuron interaction with neurons while providing an overview of gaps and areas not previously explored. Understanding the interactions between these 2 defence systems may provide key insight into developing therapeutic targets for treating diseases such as psoriasis, neuropathic pain, and lupus.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».