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Enregistrement W4393094423 · doi:10.1101/2024.03.20.585987

Extracellular vesicles produced during fungal infection in humans are immunologically active

2024· preprint· en· W4393094423 sur OpenAlexaff
Caroline Patini Rezende, Patrick W. S. Santos, Renan Eugênio Araujo Piraine, Virgínia Campos Silvestrini, Júlio César Jeronimo Barbosa, Fabiana Cardoso Pereira Valera, Edwin Tamashiro, Guilherme G. Podolski‐Gondim, Silvana Maria Quintana, Rodrigo T. Calado, Roberto Martínez, Taícia Pacheco Fill, Márcio L. Rodrigues, Fausto Almeida

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésExtracellular vesiclesExtracellularVesicleMicrobiologyExtracellular vesicleBiologyCell biologyChemistryMicrovesiclesBiochemistryMembraneGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Of the known 1.5 million fungal species, Candida spp., Cryptococcus spp., and Paracoccidioides spp. are the main pathogenic species causing serious diseases with almost two million annual deaths. The diagnosis and treatment of fungal infections are challenging since of the limited access to diagnostic tests and the emergence of antifungal resistance. Extracellular vesicles (EVs) promote the interactions of fungal cells with other organisms and play an important role in the pathogen–host relationship. Owing to the complexity of fungal EVs and the lack of clinical studies on their roles in human infections, we studied the EVs from the serum and urine samples of patients with fungal infections caused by Candida albicans , Cryptococcus neoformans , and Paracoccidioides brasiliensis and determined their roles. Steroids, sphingolipids, and fatty acids were identified as the main secondary metabolites via mass spectrometry analysis. We asked whether these metabolites in EVs could play roles in modulating the host immune response. Our findings revealed the polarization of the proinflammatory profile in murine and human macrophages, with the increased production of cytokines, such as the tumor necrosis factor-α, interferon-γ, and interleukin-6, and an increased expression of the inducible nitric oxide synthase gene, a M1 response marker. Therefore, circulating EVs from patients with fungal infections are likely involved in the disease pathophysiology. Our findings provide insights into the roles of EVs in fungal infections in clinical samples and in vitro, suggesting possible targets for systemic mycoses therapy. Significance Statement Fungal infections cause approximately 1.6 million deaths annually. Due to therapeutic and diagnostic limitations, it is mandatory to understand and develop new immunological interventions. Despite several in vitro studies on the production of extracellular vesicles (EVs) from fungal pathogens, this study is a pioneer in the identification and characterization of EVs in the course of fungal infection in humans. Our group demonstrated the presence of EVs in clinical samples from patients diagnosed with candidiasis, cryptococcosis, and paracoccidioidomycosis, as well as the EVs interaction produced by host and fungal pathogen with the immune system, resulting in relationships that may be beneficial for the progression or elimination of fungal disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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