Immunotherapy in mastitis: state of knowledge, research gaps and way forward
Notice bibliographique
Résumé
Mastitis is an inflammatory condition that affects dairy cow's mammary glands. Traditional treatment approaches with antibiotics are increasingly leading to challenging scenarios such as antimicrobial resistance. In order to mitigate the unwanted side effects of antibiotics, alternative strategies such as those that harness the host immune system response, also known as immunotherapy, have been implemented. Immunotherapy approaches to treat bovine mastitis aims to enhance the cow's immune response against pathogens by promoting pathogen clearance, and facilitating tissue repair. Various studies have demonstrated the potential of immunotherapy for reducing the incidence, duration and severity of mastitis. Nevertheless, majority of reported therapies are lacking in specificity hampering their broad application to treat mastitis. Meanwhile, advancements in mastitis immunotherapy hold great promise for the dairy industry, with potential to provide effective and sustainable alternatives to traditional antibiotic-based approaches. This review synthesizes immunotherapy strategies, their current understanding and potential future perspectives. The future perspectives should focus on the development of precision immunotherapies tailored to address individual pathogens/group of pathogens, development of combination therapies to address antimicrobial resistance, and the integration of nano- and omics technologies. By addressing research gaps, the field of mastitis immunotherapy can make significant strides in the control, treatment and prevention of mastitis, ultimately benefiting both animal and human health/welfare, and environment health.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».